English(EN) Accelerated Frank-Wolfe Algorithms: Complementarity Conditions and Sparsity

新的Frank-Wolfe算法针对具有稀疏性的凸函数最小化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-10 04:00

研究人员开发了Frank-Wolfe（FW）系列中的新型加速一阶算法，用于最小化光滑凸函数。这些算法特别关注两种约束类别：多面体和矩阵域。一项关键的技术贡献是解决解稀疏性的互补条件，该条件与多面体的面维数和矩阵的秩有关。所提出的方法包括一种纯粹的线性优化预言机（LOO）方法，用于具有最优预言机复杂度的多面体，以及一种结合FW和稀疏投影预言机的混合方案，用于矩阵域，两者都实现了独立于环境维度的有效收敛。 AI

影响这些算法可以提高机器学习和AI模型训练中优化任务的效率。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Dan Garber · 2026-09-10 04:00

加速的 Frank-Wolfe 算法：互补条件与稀疏性

arXiv:2511.02821v2 Announce Type: replace-cross Abstract: We develop new accelerated first-order algorithms in the Frank-Wolfe (FW) family for minimizing smooth convex functions over compact convex sets, with a focus on two prominent constraint classes: (1) polytopes and (2) matr…

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