模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2021, Vol. 34 Issue (2): 137-145    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102005
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自适应策略下Heavy-Ball型动量法的最优个体收敛速率
黄鉴之1, 陇盛1, 陶卿1
1.中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院 信息工程系 合肥 230031
Optimal Individual Convergence Rate of Heavy-Ball Based Momentum Methods Based on Adaptive Step-Size Strategy
HUANG Jianzhi1, LONG Sheng1, TAO Qing1
1. Department of Information Engineering, Chinese Academy of People's Liberation Army Artillery Air Defense Academy, Hefei 230031 terov Accelerated Adaptive Moment Estimation

全文: PDF (1276 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 同时使用自适应步长和动量两种优化技巧的AMSGrad在收敛性分析方面存在比自适应步长算法增加一个对数因子的问题.为了解决该问题,文中在非光滑凸情形下,巧妙选取动量和步长参数,证明自适应策略下Heavy-Ball型动量法具有最优的个体收敛速率,说明自适应策略下Heavy-Ball型动量法兼具动量的加速特性和自适应步长对超参数的低依赖性.求解l1范数约束下的Hinge损失问题,验证理论分析的正确性.
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作者相关文章
黄鉴之
陇盛
陶卿
关键词 自适应步长算法动量算法AMSGrad个体收敛速率    
Abstract:Optimization techniques, including adaptive step-size and momentum, are both utilized in AMSGrad. Compared with the adaptive step-size algorithms, there is one more logarithm factor in AMSGrad for convergence analysis. To solve the problem, the non-smooth convex problems are studied in this paper. By selecting the time-varying step-size and momentum parameters correctly, it is proved that the Heavy-ball-based momentum methods with adaptive step-size obtain the optimal individual convergence rate. It is indicated that the Heavy-ball-based momentum methods with adaptive step-size hold the advantages in both adaptation and acceleration. Hinge loss problem under L1-norm constraint is solved to verify the correctness of theoretical analysis.
Key wordsAdaptive Step-Size Algorithm    Momentum Algorithm    AMSGrad    Individual Convergence Rate   
收稿日期: 2020-10-10     
ZTFLH: TP 181  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61673394,62076252)资助
通讯作者: 陶 卿,博士,教授,主要研究方向为模式识别、机器学习、应用数学.E-mail:qing.tao@ia.ac.cn.   
作者简介: 黄鉴之,硕士研究生,主要研究方向为凸优化算法及在机器学习中的应用.E-mail:hjz18302840594@163.com.陇 盛,硕士研究生,主要研究方向为凸优化算法及在机器学习中的应用.E-mail:ls15186322349@163.com.
引用本文:   
黄鉴之, 陇盛, 陶卿. 自适应策略下Heavy-Ball型动量法的最优个体收敛速率[J]. 模式识别与人工智能, 2021, 34(2): 137-145. HUANG Jianzhi, LONG Sheng, TAO Qing. Optimal Individual Convergence Rate of Heavy-Ball Based Momentum Methods Based on Adaptive Step-Size Strategy. , 2021, 34(2): 137-145.
链接本文:  
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