Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Li, Shaojie, Tang, Pengwei, Liu, Yong |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2021
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2107.08686 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Learning Rate Annealing Improves Tuning Robustness in Stochastic Optimization
von: Attia, Amit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Attia, Amit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning-Rate-Free Stochastic Optimization over Riemannian Manifolds
von: Dodd, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dodd, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Algorithms with Sharp Convergence Rates for Stochastic Hierarchical Optimization
von: Gong, Xiaochuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gong, Xiaochuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Rates for Robust Stochastic Convex Optimization
von: Gao, Changyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Changyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scalable Mixed-Integer Optimization with Neural Constraints via Dual Decomposition
von: Zeng, Shuli, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeng, Shuli, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improved Convergence Rates of Muon Optimizer for Nonconvex Optimization
von: Nagashima, Shuntaro, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nagashima, Shuntaro, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Robust Learning Rate Selection for Stochastic Optimization via Splitting Diagnostic
von: Sordello, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Sordello, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Accelerated Rates between Stochastic and Adversarial Online Convex Optimization
von: Sachs, Sarah, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sachs, Sarah, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Improved Stochastic Optimization of LogSumExp
von: Gladin, Egor, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gladin, Egor, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Over-parameterized Matrix Sensing from Noisy Measurements via Alternating Preconditioned Gradient Descent
von: Liu, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Energy-Based Self-Adaptive Learning Rate for Stochastic Gradient Descent: Enhancing Unconstrained Optimization with VAV method
von: Zhang, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Almost Sure Convergence Rates and Concentration of Stochastic Approximation and Reinforcement Learning with Markovian Noise
von: Qian, Xiaochi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qian, Xiaochi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Almost Sure Convergence Rates of Stochastic Approximation and Reinforcement Learning via a Poisson-Moreau Drift
von: Liu, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Non-Euclidean SGD for Structured Optimization: Unified Analysis and Improved Rates
von: Kovalev, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kovalev, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Increasing Both Batch Size and Learning Rate Accelerates Stochastic Gradient Descent
von: Umeda, Hikaru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Umeda, Hikaru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Non-Parametric Learning of Stochastic Differential Equations with Non-asymptotic Fast Rates of Convergence
von: Bonalli, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bonalli, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Biased Stochastic First-Order Methods for Conditional Stochastic Optimization and Applications in Meta Learning
von: Hu, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Hu, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Adaptive Batch Size and Learning Rate Scheduler for Stochastic Gradient Descent Based on Minimization of Stochastic First-order Oracle Complexity
von: Umeda, Hikaru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Umeda, Hikaru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SLowcal-SGD: Slow Query Points Improve Local-SGD for Stochastic Convex Optimization
von: Dahan, Tehila, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dahan, Tehila, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Robust Out-of-Distribution Stochastic Optimization
von: Li, Xianyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Xianyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stochastic-Constrained Stochastic Optimization with Markovian Data
von: Kim, Yeongjong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kim, Yeongjong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Convergence Rate of the Last Iterate of Stochastic Proximal Algorithms
von: Vaidyan, Kevin Kurian Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vaidyan, Kevin Kurian Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Nonsmooth Implicit Differentiation: Deterministic and Stochastic Convergence Rates
von: Grazzi, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Grazzi, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AutoSGD: Automatic Learning Rate Selection for Stochastic Gradient Descent
von: Surjanovic, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Surjanovic, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The High Line: Exact Risk and Learning Rate Curves of Stochastic Adaptive Learning Rate Algorithms
von: Collins-Woodfin, Elizabeth, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Collins-Woodfin, Elizabeth, et al.
Veröffentlicht: (2024)
humancompatible.train: Implementing Optimization Algorithms for Stochastically-Constrained Stochastic Optimization Problems
von: Kliachkin, Andrii, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kliachkin, Andrii, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stability and Generalization for Stochastic Recursive Momentum-based Algorithms for (Strongly-)Convex One to $K$-Level Stochastic Optimizations
von: Pan, Xiaokang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pan, Xiaokang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning to Shuffle: Block Reshuffling and Reversal Schemes for Stochastic Optimization
von: Nguyen, Lam M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nguyen, Lam M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Improving Stochastic Cubic Newton with Momentum
von: Chayti, El Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chayti, El Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Auto-conditioned Fast Gradient Methods with Optimal Rates
von: Ji, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ji, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Tuning-Free Stochastic Optimization
von: Khaled, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Khaled, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Optimization with Random Search
von: Chayti, El Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chayti, El Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Oblivious Stochastic Composite Optimization
von: Lezane, Clément, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lezane, Clément, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Understanding Outer Optimizers in Local SGD: Learning Rates, Momentum, and Acceleration
von: Khaled, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khaled, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Accelerated Algorithm for Stochastic Bilevel Optimization under Unbounded Smoothness
von: Gong, Xiaochuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gong, Xiaochuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Constrained Decentralized Optimization for Machine Learning with Fewer Data Oracles: a Gradient Sliding Approach
von: Nguyen, Hoang Huy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nguyen, Hoang Huy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning to Sparsify Stochastic Linear Bandits
von: Wang, Zhengmiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Zhengmiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Near-Optimal Decentralized Stochastic Nonconvex Optimization with Heavy-Tailed Noise
von: Wang, Menglian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Menglian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Interpreting Adaptive Gradient Methods by Parameter Scaling for Learning-Rate-Free Optimization
von: Suh, Min-Kook, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Suh, Min-Kook, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Difference-of-Convex Optimization with Momentum
von: Chayti, El Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chayti, El Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Learning Rate Annealing Improves Tuning Robustness in Stochastic Optimization
von: Attia, Amit, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Learning-Rate-Free Stochastic Optimization over Riemannian Manifolds
von: Dodd, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Adaptive Algorithms with Sharp Convergence Rates for Stochastic Hierarchical Optimization
von: Gong, Xiaochuan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Optimal Rates for Robust Stochastic Convex Optimization
von: Gao, Changyu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Scalable Mixed-Integer Optimization with Neural Constraints via Dual Decomposition
von: Zeng, Shuli, et al.
Veröffentlicht: (2025)