I detta dokument utvecklar vi dubbelfri SDCA med adaptiva sannolikheter för legaliserad empirisk riskminimering. Detta utvidgar den senaste tidens arbete av Shai Shalev-Shwartz [SDCA utan Dualitet, arXiv:1502.06177] för att tillåta icke-uniforma urval av "dubbel" koordinat i SDCA. Dessutom kan sannolikheten förändras över tiden, vilket gör den mer effektiv än ett enhetligt urval. Vårt arbete fokuserar på att generera adaptiva sannolikheter genom iterativ process, föredrar att välja koordinat med högsta potential att minska suboptimalitet. Vi föreslår också en praktisk variant av Algorithm adfS-DCA+ som är mer aggressiv. Arbetet avslutas med flera experiment som visar effektiviteten av föreslagna algoritmer.
REF förbättrar konvergensen av dubbel fri SDCA genom att tillåta icke-uniforma val av dubbel koordinat.
Dual Free SDCA for Empirical Risk Minimization with Adaptive Probabilities
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}