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An Accelerated Stochastic Mirror Descent Method

Journal of the Operations Research Society of China 2024年第3期12卷 549-571页

作者： Bo-Ou Jiang Ya-Xiang Yuan LSEC ICMSECAMSSChinese Academy of SciencesBeijing100190China Department of Mathematics University of Chinese Academy of SciencesBeijing100049China

Driven by large-scale optimization problems arising from machine learning,the development of stochastic optimization methods has witnessed a huge *** types of methods have been developed based on vanilla stochastic gradient descent ***,for most algorithms,convergence rate in stochastic setting cannot simply match that in deterministic *** understanding the gap between deterministic and stochastic optimization is the main goal of this ***,we are interested in Nesterov acceleration of gradient-based *** our study,we focus on acceleration of stochastic mirror descent method with implicit regularization *** that the problem objective is smooth and convex or strongly convex,our analysis prescribes the method parameters which ensure fast convergence of the estimation error and satisfied numerical performance.

关键词： Large-scale optimization Variance reduction Mirror descent Acceleration independent sampling Importance sampling

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