Stochastic variance-reduced prox-linear algorithms for nonconvex composite optimization

We consider the problem of minimizing composite functions of the form f ( g ( x ) ) + h ( x ) , where  f and  h are convex functions (which can be nonsmooth) and g is a smooth vector mapping. In addition, we assume that g is the average of finite number of component mappings or the expectation over...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Mathematical programming 2022-09, Vol.195 (1-2), p.649-691
Hauptverfasser: Zhang, Junyu, Xiao, Lin
Format: Artikel
Sprache:eng
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Online-Zugang:Volltext
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