一阶优化基本不等式

Research Paper#Optimization, Machine Learning, Statistical Analysis🔬 Research|分析: 2026年1月3日 06:15•
发布: 2025年12月31日 17:49
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分析

本文介绍了一个使用“基本不等式”来分析一阶优化算法的框架。它连接了隐式和显式正则化，为训练动态和预测风险的统计分析提供了一个工具。该框架允许根据步长和距离来限制目标函数的差，将迭代次数转化为正则化系数。本文的重要性在于其多功能性及其在各种算法上的应用，提供了新的见解并完善了现有结果。
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"The basic inequality upper bounds f(θ_T)-f(z) for any reference point z in terms of the accumulated step sizes and the distances between θ_0, θ_T, and z."
A
ArXiv2025年12月31日 17:49
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