SdcaOptimizer

เวอร์ชันกระจายของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) สำหรับ

โมเดลเชิงเส้นที่มีการทำให้เป็นมาตรฐาน L1 + L2 เนื่องจากวัตถุประสงค์การปรับให้เหมาะสมโดยรวมนั้นนูนออกมาอย่างมาก เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพจึงปรับวัตถุประสงค์คู่ให้เหมาะสมในแต่ละขั้นตอน เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพใช้การอัปเดตแต่ละครั้งทีละตัวอย่าง ตัวอย่างจะถูกสุ่มตัวอย่างอย่างสม่ำเสมอ และเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพไม่มีอัตราการเรียนรู้และเพลิดเพลินกับอัตราการลู่เข้าเชิงเส้น

[การขึ้นของพิกัดคู่สุ่มใกล้เคียง](http://arxiv.org/pdf/1211.2717v1.pdf)
ไช ชาเลฟ-ชวาตซ์, ตง จาง. 2555

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

[การเพิ่มเทียบกับการหาค่าเฉลี่ยในการเพิ่มประสิทธิภาพ Primal-Dual แบบกระจาย](http://arxiv.org/abs/1502.03508)
Chenxin Ma, Virginia Smith, Martin Jaggi, Michael I. Jordan, Peter Richtarik, Martin Takac 2558

[การขึ้นของพิกัดคู่แบบสุ่มพร้อมความน่าจะเป็นที่ปรับเปลี่ยนได้](https://arxiv.org/abs/1502.08053)
โดมินิก ซีบา, เจิ้ง คู, ปีเตอร์ ริชทาริก 2558

เวอร์ชันกระจายของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) สำหรับ

โมเดลเชิงเส้นที่มีการทำให้เป็นมาตรฐาน L1 + L2 เนื่องจากวัตถุประสงค์การปรับให้เหมาะสมโดยรวมนั้นนูนออกมาอย่างมาก เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพจึงปรับวัตถุประสงค์คู่ให้เหมาะสมในแต่ละขั้นตอน เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพใช้การอัปเดตแต่ละครั้งทีละตัวอย่าง ตัวอย่างจะถูกสุ่มตัวอย่างอย่างสม่ำเสมอ และเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพไม่มีอัตราการเรียนรู้และเพลิดเพลินกับอัตราการลู่เข้าเชิงเส้น

[การขึ้นของพิกัดคู่สุ่มใกล้เคียง](http://arxiv.org/pdf/1211.2717v1.pdf)
ไช ชาเลฟ-ชวาตซ์, ตง จาง. 2555

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

[การเพิ่มเทียบกับการหาค่าเฉลี่ยในการเพิ่มประสิทธิภาพ Primal-Dual แบบกระจาย](http://arxiv.org/abs/1502.03508)
Chenxin Ma, Virginia Smith, Martin Jaggi, Michael I. Jordan, Peter Richtarik, Martin Takac 2558

[การขึ้นของพิกัดคู่แบบสุ่มพร้อมความน่าจะเป็นที่ปรับเปลี่ยนได้](https://arxiv.org/abs/1502.08053)
โดมินิก ซีบา, เจิ้ง คู, ปีเตอร์ ริชทาริก 2558