English(EN) Using Non-Lipschitz Signum-based Functions for Distributed Optimization and Machine Learning: Trade-off Between Con-vergence Rate and Optimality Gap

新研究探讨分布式机器学习收敛中的权衡

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-04 04:00

一篇新的研究论文探讨了分布式机器学习算法中收敛速率与最优性差距之间的权衡。该研究专门考察了分布式回归问题，将线性函数与非Lipschitz符号函数进行了比较。虽然符号函数可以提供更快的收敛速度，但研究表明它们在离散时间设置中可能导致更大的最优性差距。 AI

影响这项研究可能通过阐明速度和准确性之间的平衡，为设计更高效的分布式机器学习系统提供信息。

排序理由该集群包含一篇提交到arXiv的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Mohammadreza Doostmohammadian, Amir Ahmad Ghods, Alireza Aghasi, Zulfiya R. Gabidullina, Hamid R. Rabiee · 2026-08-04 04:00

Using Non-Lipschitz Signum-based Functions for Distributed Optimization and Machine Learning: Trade-off Between Con-vergence Rate and Optimality Gap

arXiv:2608.01220v1 Announce Type: cross Abstract: In recent years, the prevalence of large-scale data-sets and the demand for sophisti-cated learning models have necessitated the development of efficient distributed ma-chine learning (ML) solutions. Convergence speed is a critica…

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Using Non-Lipschitz Signum-based Functions for Distributed Optimization and Machine Learning: Trade-off Between Con-vergence Rate and Optimality Gap

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