Ускоренный и неускореный стохастический градиентный спуск в модельной общности

В статье описывается новый способ получения оценок скорости сходимости оптимальных методов решения задач гладкой (сильно) выпуклой стохастической оптимизации. Способ базируется на получение результатов стохастической оптимизации на основе результатов о сходимости оптимальных методов в условиях неточных градиентов с малыми шумами неслучайной природы. В отличие от известных ранее результатов в данной работе все оценки получаются в модельной общности. Библиография: 13 названий. A new method for deriving estimates of the rate of convergence of optimal methods for solving problems of smooth (strongly) convex stochastic optimization is described. The method is based on the results of stochastic optimization derived from results on the convergence of optimal methods under the conditions of inexact gradients with small noises of nonrandom nature. In contrast to earlier results, all estimates in the present paper are obtained in model generality.