SdcaOptimizer

النسخة الموزعة من مُحسِّن الصعود الإحداثي المزدوج العشوائي (SDCA) لـ

النماذج الخطية مع ضبط L1 + L2. نظرًا لأن هدف التحسين العام محدب بشدة، يقوم المحسن بتحسين الهدف المزدوج في كل خطوة. يقوم المحسن بتطبيق كل تحديث على مثال واحد في كل مرة. يتم أخذ عينات من الأمثلة بشكل موحد، ويكون المُحسِّن خاليًا من معدل التعلم ويتمتع بمعدل التقارب الخطي.

[صعود الإحداثيات العشوائية المزدوجة القريبة](http://arxiv.org/pdf/1211.2717v1.pdf).
شاي شاليف شوارتز، تونغ تشانغ. 2012

$$Loss Objective = \sum f_{i} (wx_{i}) + (l2 / 2) * |w|^2 + l1 * |w|$$

[الإضافة مقابل المتوسط ​​في التحسين الموزع الأولي المزدوج] (http://arxiv.org/abs/1502.03508).
تشينكسين ما، فيرجينيا سميث، مارتن جاجي، مايكل آي جوردان، بيتر ريتشتاريك، مارتن تاكاك. 2015

[صعود الإحداثيات العشوائية المزدوجة مع الاحتمالات التكيفية](https://arxiv.org/abs/1502.08053).
دومينيك سيبا، تشنغ تشو، بيتر ريتشتاريك. 2015