Betrakta den stokastiska sammansättning optimering problem där målet är en sammansättning av två förväntade-värde funktioner. Vi föreslår en ny stokastisk första ordningen metod, nämligen den accelererade stokastiska sammansättning proximal gradient (ASC-PG) metod, som uppdaterar baserat på frågor till provtagning oraklet med hjälp av två olika tidsplaner. Den ASC-PG är den första proximal gradient metod för den stokastiska sammansättning problem som kan hantera nonsmooth legalisering straff. Vi visar att ASC-PG uppvisar snabbare konvergens än de mest kända algoritmerna, och att det uppnår optimal prov-terror komplexitet i flera viktiga specialfall. Vi demonstrerar vidare tillämpningen av ASC-PG för att förstärka lärandet och utföra numeriska experiment.
I REF föreslår författarna ASC-PG algoritmen genom att använda en proximal gradient metod för att hantera icke-smooth legaliseringar.
Accelerating Stochastic Composition Optimization
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}