二次最適性を保証する分散確率的最適化手法

荒毛 大輔

(指導教員:鈴木 大慈 准教授/ 数理情報第6研究室

資料PDF(arake.pdf
研究概要

鞍点でノイズを加えた後の更新により関数値が減少するイメージ
確率的最適化において,一次最適性より強く良い性質を持つ条件である二次最適性をHessianに関する情報を用いず保証する手法として知られるSSRGDの分散最適化への拡張を行い,ワーカー数に関する線形の高速化と,通信回数の削減を示した.
修論の感想

研究を行うにあたって,困難な場面を多く経験しましたが,学びも大きかったと感じます.指導教員の鈴木准教授や研究室の皆様には大変お世話になりました.


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ISTyくん