Stochastic Constrained Decentralized Optimization for Machine Learning with Fewer Data Oracles: a Gradient Sliding Approach
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Nguyen, Hoang Huy, Li, Yan, Zhao, Tuo |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Local LMO: Constrained Gradient Optimization via a Local Linear Minimization Oracle
di: Richtárik, Peter, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Richtárik, Peter, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multi-level Monte-Carlo Gradient Methods for Stochastic Optimization with Biased Oracles
di: Hu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Compressed Decentralized Momentum Stochastic Gradient Methods for Nonconvex Optimization
di: Liu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Controllable Expensive Multi-objective Learning with Warm-starting Bayesian Optimization
di: Nguyen, Quang-Huy, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Nguyen, Quang-Huy, et al.
Pubblicazione: (2023)
Stochastic-Constrained Stochastic Optimization with Markovian Data
di: Kim, Yeongjong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kim, Yeongjong, et al.
Pubblicazione: (2023)
FSNet: Feasibility-Seeking Neural Network for Constrained Optimization with Guarantees
di: Nguyen, Hoang T., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Hoang T., et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Batch Size and Learning Rate Scheduler for Stochastic Gradient Descent Based on Minimization of Stochastic First-order Oracle Complexity
di: Umeda, Hikaru, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Umeda, Hikaru, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Variance-Reduced Stochastic Gradient Tracking Algorithm for Decentralized Optimization with Orthogonality Constraints
di: Wang, Lei, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wang, Lei, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Homogenization Approach for Gradient-Dominated Stochastic Optimization
di: Tan, Jiyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tan, Jiyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
High-Probability Convergence in Decentralized Stochastic Optimization with Gradient Tracking
di: Armacki, Aleksandar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Armacki, Aleksandar, et al.
Pubblicazione: (2026)
Decentralized Federated Learning with Gradient Tracking over Time-Varying Directed Networks
di: Nguyen, Duong Thuy Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Duong Thuy Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Decentralized Stochastic Gradient Descent Ascent for Finite-Sum Minimax Problems
di: Gao, Hongchang
Pubblicazione: (2022)
di: Gao, Hongchang
Pubblicazione: (2022)
On the Gradient Complexity of Private Optimization with Private Oracles
di: Menart, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Menart, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerated Gradient Tracking over Time-varying Graphs for Decentralized Optimization
di: Li, Huan, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Li, Huan, et al.
Pubblicazione: (2021)
Optimized Gradient Tracking for Decentralized Online Learning
di: Sharma, Shivangi Dubey, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sharma, Shivangi Dubey, et al.
Pubblicazione: (2023)
Decentralized Non-convex Stochastic Optimization with Heterogeneous Variance
di: Chen, Hongxu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Hongxu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Decentralized Stochastic Nonconvex Optimization under the Relaxed Smoothness
di: Luo, Luo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Luo, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Stochastic-Gradient-based Interior-Point Algorithm for Solving Smooth Bound-Constrained Optimization Problems
di: Curtis, Frank E., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Curtis, Frank E., et al.
Pubblicazione: (2023)
humancompatible.train: Implementing Optimization Algorithms for Stochastically-Constrained Stochastic Optimization Problems
di: Kliachkin, Andrii, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kliachkin, Andrii, et al.
Pubblicazione: (2025)
Proximal Oracles for Optimization and Sampling
di: Liang, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liang, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Decentralized Optimization on Compact Submanifolds by Quantized Riemannian Gradient Tracking
di: Chen, Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Unbalanced Optimal Transport: Gradient Methods, Sparsity and Approximation Error
di: Nguyen, Quang Minh, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nguyen, Quang Minh, et al.
Pubblicazione: (2022)
Stochastic Gradient Descent with Adaptive Data
di: Che, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Che, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Second-order Conditional Gradient Sliding
di: Carderera, Alejandro, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Carderera, Alejandro, et al.
Pubblicazione: (2020)
Online Convex Optimization with a Separation Oracle
di: Mhammedi, Zakaria
Pubblicazione: (2024)
di: Mhammedi, Zakaria
Pubblicazione: (2024)
Faster Gradient Methods for Highly-Smooth Stochastic Bilevel Optimization
di: Chen, Lesi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Lesi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Near-Optimal Decentralized Stochastic Nonconvex Optimization with Heavy-Tailed Noise
di: Wang, Menglian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Menglian, et al.
Pubblicazione: (2026)
An Efficient Stochastic Algorithm for Decentralized Nonconvex-Strongly-Concave Minimax Optimization
di: Chen, Lesi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Chen, Lesi, et al.
Pubblicazione: (2022)
RESIST: Resilient Decentralized Learning Using Consensus Gradient Descent
di: Fang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning to Shuffle: Block Reshuffling and Reversal Schemes for Stochastic Optimization
di: Nguyen, Lam M., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nguyen, Lam M., et al.
Pubblicazione: (2026)
Rapid Overfitting of Multi-Pass Stochastic Gradient Descent in Stochastic Convex Optimization
di: Vansover-Hager, Shira, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vansover-Hager, Shira, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bilevel Learning with Inexact Stochastic Gradients
di: Salehi, Mohammad Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Salehi, Mohammad Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Sample Complexity of Gradient Descent in Stochastic Convex Optimization
di: Livni, Roi
Pubblicazione: (2024)
di: Livni, Roi
Pubblicazione: (2024)
Riemannian Stochastic Gradient Method for Nested Composition Optimization
di: Zhang, Dewei, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhang, Dewei, et al.
Pubblicazione: (2022)
Stochastic Non-Smooth Convex Optimization with Unbounded Gradients
di: Kovalev, Dmitry
Pubblicazione: (2026)
di: Kovalev, Dmitry
Pubblicazione: (2026)
HUANet: Hard-Constrained Unrolled ADMM for Constrained Convex Optimization
di: Tran, Trinh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tran, Trinh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Mitigating Gradient Bias in Multi-objective Learning: A Provably Convergent Stochastic Approach
di: Fernando, Heshan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Fernando, Heshan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Learning-Augmented Decentralized Online Convex Optimization in Networks
di: Li, Pengfei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Pengfei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Online Optimization Perspective on First-Order and Zero-Order Decentralized Nonsmooth Nonconvex Stochastic Optimization
di: Sahinoglu, Emre, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sahinoglu, Emre, et al.
Pubblicazione: (2024)
Universal Online Learning with Gradient Variations: A Multi-layer Online Ensemble Approach
di: Yan, Yu-Hu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yan, Yu-Hu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Local LMO: Constrained Gradient Optimization via a Local Linear Minimization Oracle
di: Richtárik, Peter, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Multi-level Monte-Carlo Gradient Methods for Stochastic Optimization with Biased Oracles
di: Hu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Compressed Decentralized Momentum Stochastic Gradient Methods for Nonconvex Optimization
di: Liu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Controllable Expensive Multi-objective Learning with Warm-starting Bayesian Optimization
di: Nguyen, Quang-Huy, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Stochastic-Constrained Stochastic Optimization with Markovian Data
di: Kim, Yeongjong, et al.
Pubblicazione: (2023)