研究人员推出了一种名为 Adjusted Shuffling SARAH 的新算法，旨在提高优化过程的效率。该方法在 SARAH 框架内结合了动态梯度加权和打乱策略。该算法有两种模式：精确模式，与方差缩减方法的理论保证相匹配；以及非精确模式，该模式使用小批量估计器来处理大规模应用。值得注意的是，非精确模式实现了与数据集大小无关的总复杂性，与现有的打乱技术相比，在大数据集上提供了卓越的可扩展性。 AI
排序理由 这是一篇详细介绍新优化算法的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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