随机一阶LMO方法强凸集下界获证
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随机一阶LMO方法强凸集下界获证
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AI 综述
Sebastian Pokutta 证明，在强凸集上，随机化一阶线性最小化预言机（LMO）方法存在 $\Omega(L\operatorname{diam}(S)^2/T^2)$ 的分布下界。此前两项工作只分别覆盖标准 Frank-Wolfe 算法和确定性方法，未给出无限制随机化方法的下界，该结果填补了这一空白。 该研究进一步表明，相同误差阈值以至少 3/4 的概率成立，并给出停时尾部界。
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最新进展10月12日 12:00
随机化线性最小化预言机方法在强凸集上的下界报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.LG随机化线性最小化预言机方法在强凸集上的下界
针对随机化一阶线性最小化预言机（LMO）方法在强凸集上的优化问题，此前两项工作仅分别覆盖标准 Frank-Wolfe 算法和确定性方法，未给出无限制随机化方法的下界。该研究证明了 $\Omega(L\operatorname{diam}(S)^2/T^2)$ 的分布下界，填补了这一空白，并进一步表明相同误差阈值以至少 3/4 的概率成立，同时给出停时尾部界。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。