Frank-Wolfe 算法在非凸目标下的收敛速率
最优化与控制
2016-07-07 v1 机器学习
数值分析
机器学习
摘要
我们给出了一个简单的证明：对于具有 Lipschitz 连续梯度的非凸目标，Frank-Wolfe 算法以 的速率达到驻点。据我们所知，我们的分析是仿射不变的，并且是首个给出与投影梯度法（尽管在驻点性的度量上略有不同）已证明的速率类似的分析。
引用
@article{arxiv.1607.00345,
title = {Convergence Rate of Frank-Wolfe for Non-Convex Objectives},
author = {Simon Lacoste-Julien},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.00345},
year = {2016}
}
备注
6 pages