Enhancing Stochastic Optimization for Statistical Efficiency Using ROOT-SGD with Diminishing Stepsize

要約

この論文では、確率的最適化と統計的効率の間のギャップを埋める革新的な確率的最適化手法である \textsf{ROOT-SGD} を再検討します。
提案された方法は、慎重に設計された \emph{ステップサイズ減少戦略} を統合することにより、\textsf{ROOT-SGD} のパフォーマンスと信頼性を強化します。
このアプローチは、最適化における主要な課題に対処し、堅牢な理論的保証と実際的な利点を提供します。
私たちの分析は、\textsf{ROOT-SGD} を減少させると、計算効率を維持しながら最適な収束率を達成できることを示しています。
\textsf{ROOT-SGD} は学習率を動的に調整することで、最適化プロセス全体を通じて安定性と精度の向上を保証します。
この研究の結果は、効率的で統計的に堅牢な高度な最適化アルゴリズムを開発するための貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

In this paper, we revisit \textsf{ROOT-SGD}, an innovative method for stochastic optimization to bridge the gap between stochastic optimization and statistical efficiency. The proposed method enhances the performance and reliability of \textsf{ROOT-SGD} by integrating a carefully designed \emph{diminishing stepsize strategy}. This approach addresses key challenges in optimization, providing robust theoretical guarantees and practical benefits. Our analysis demonstrates that \textsf{ROOT-SGD} with diminishing achieves optimal convergence rates while maintaining computational efficiency. By dynamically adjusting the learning rate, \textsf{ROOT-SGD} ensures improved stability and precision throughout the optimization process. The findings of this study offer valuable insights for developing advanced optimization algorithms that are both efficient and statistically robust.

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