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Random Reshuffling

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7月1日
11:04
11:04官方账号arXiv cs.LG@Zijian Liu
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一篇论文证明了 Random Reshuffling(RR)在光滑凸优化中,对于任意合理的步长和有限轮次,其收敛速度均严格优于标准 SGD。此前理论认为 RR 的步长需小于 1/n 阈值才能收敛,导致其最优理论速率低于 SGD。新结果首次从数学上解决了这一长期悬而未决的问题。
论文Random ReshufflingSGD优化算法理论证明

推荐理由:这篇论文终于从理论上证明了机器学习中常用的 Random Reshuffling 比经典 SGD 强,对优化算法感兴趣的朋友值得一看。
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