Decentraliserad optimering är ett lovande paradigm som finner olika tillämpningar inom ingenjörsvetenskap och maskininlärning. I detta arbete studeras decentraliserade kompositoptimeringsproblem med en icke-smooth legaliseringsterm. De flesta befintliga gradientbaserade proximala decentraliserade metoder visas konvergera till den önskade lösningen med sublinjära hastigheter, och det är fortfarande oklart hur man kan bevisa linjär konvergens för denna familj av metoder när den objektiva funktionen är starkt konvex. För att ta itu med detta problem anser detta arbete att den icke-smooth legalisering termen är gemensam för alla nätverksagenter, vilket är fallet för de flesta centraliserade maskininlärning implementationer. Under detta scenario designar vi en proximal gradient decentraliserad algoritm vars fasta punkt sammanfaller med önskad minimering. Vi ger sedan ett koncist bevis som fastställer dess linjära konvergens. I avsaknad av den icke-smooth termen täcker vår analysteknik några välkända decentraliserade algoritmer som EXTRA [1] och DIGing [2].
För att fastställa den globala linjära konvergensen anser detta arbete att det icke-smooth-termen är gemensam för alla agenter REF.
A Linearly Convergent Proximal Gradient Algorithm for Decentralized Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}