English(EN) A Single-Loop, Constant-Batch First-Order Penalty Method for Stochastic Bilevel Optimization

新的SICO方法在双层优化中实现了O(epsilon^{-6})样本复杂度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-07 04:00

研究人员开发了一种新颖的随机单循环恒定批次一阶惩罚方法，称为SICO，以解决随机双层优化中的挑战。该方法通过采用投影来控制迭代分离，并使用指数移动平均来稳定上层梯度估计器，从而仅用每次迭代O(1)的随机梯度样本实现了O(epsilon^{-6})的样本复杂度。此外，在附加的均方平滑假设下，SICO将复杂度提高到O(epsilon^{-4})，同时保持恒定的批次大小，解决了该领域的一个开放性问题。 AI

影响这项研究推进了与训练复杂AI模型相关的优化技术。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Xingyu Chen, Ming Yang, Quanqi Hu, Tianbao Yang · 2026-10-07 04:00

一种用于随机双层优化的单循环、恒定批次的一阶惩罚方法

arXiv:2610.07290v1 Announce Type: cross Abstract: Recent advances in penalty-based methods for stochastic bilevel optimization (SBO) have eliminated the need for second-order derivative oracles. However, for stochastic nonconvex-strongly convex bilevel problems, existing first-or…

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