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联邦变分不等式优化取得更快收敛率
论文研究求解随机变分不等式的联邦优化问题，指出现有收敛率与联邦凸优化最优界之间存在显著差距。作者通过精细分析证明经典 Local Extra SGD 算法可获得更紧的保证，并建立了一系列改进的收敛率。
Apple Machine Learning Research35 天前
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论文研究求解随机变分不等式的联邦优化问题，指出现有收敛率与联邦凸优化最优界之间存在显著差距。作者通过精细分析证明经典 Local Extra SGD 算法可获得更紧的保证，并建立了一系列改进的收敛率。