Vi föreslår en randomiserad block-koordinat variant av den klassiska Frank-Wolfe algoritmen för konvex optimering med block-skiljbara begränsningar. Trots sina lägre iterationskostnader visar vi att den uppnår en liknande konvergensgrad i dualitetsgapet som den fullständiga FrankWolfe-algoritmen. Vi visar också att när det tillämpas på den dubbla strukturella stöd vektor maskin (SVM) mål, ger detta en online algoritm som har samma låga iteration komplexitet som primära stokastiska subgradient metoder. Till skillnad från stokastiska subgradientmetoder, kan dock den block-koordinat FrankWolfe algoritmen oss att beräkna den optimala steg-storlek och ger en beräkningsbar duality gap garanti. Våra experiment visar att denna enkla algoritm överträffar konkurrerande strukturella SVM-lösare.
Jaggi m.fl. REF föreslår en block-koordinaterad version av Frank-Wolfe optimering som en online-algoritm med en effektivt beräknad optimal stegstorlek som har en duality gap garanti.
Block-Coordinate Frank-Wolfe Optimization for Structural SVMs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}