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一种线性插值随机对偶平均优化方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.58 MB | 2021-05-25

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　　样本不满足独立同分布会使梯度估计在迭代过程中存在偏差，且最优的个体收敛界在噪声的干扰下无法确定。为此，提出一种线性插值随机对偶平均（DA）优化方法。给出DA方法收敛性的证明，在梯度估计有偏的基础上求解得到一种线性插值DA随机优化方法不产生累积偏差的个体收敛界，以保证正则化损失函数结构下优化方法的个体收敛精度。实验结果表明，与随机加速方法相比，该方法具有较快的个体收敛速率与较高的收敛精度。

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