Александр Гасников, «Algorithmic Stochastic Convex Optimization».
12:00, ауд. 417; офлайн формат.
-
Тимофей Прасолов
Александр Гасников, «Algorithmic Stochastic Convex Optimization».
Используя оценки скорости сходимости к нулю для рекуррентного неравенства с прошлых докладов, мы, в качестве простых следствий, получим оценку скорости сходимости для Prox-SGD в разных случаях (например, сильно и несильно выпуклом) и метриках. Далее в явном виде получим скорость для случая UBV (uniformly bounded variance). Затем мы перейдём к частным случаям convex smooth stochastic trajectories, где сравним скорости сходимости.
Источник: Семинар Книгочтения