非凸条件梯度滑动
最优化与控制
2017-08-17 v1
摘要
我们研究了一种无投影方法，即针对批量、随机和有限和（finite-sum）非凸问题的条件梯度滑动。CGS 是 Nesterov 加速梯度法与 Frank-Wolfe (FW) 方法的巧妙结合，在凸环境下通过节省梯度计算量而优于 FW。然而，非凸环境下对 CGS 的研究十分有限。在本文中，我们提出了非凸条件梯度滑动（NCGS），它在批量、随机和有限和环境下超越了非凸 Frank-Wolfe 方法。
引用
@article{arxiv.1708.04783,
title = {Non-convex Conditional Gradient Sliding},
author = {Chao Qu and Yan Li and Huan Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.04783},
year = {2017}
}