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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Veröffentlicht in: | Mathematical programming 2022-09, Vol.195 (1-2), p.649-691 |
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Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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