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求解二次损失函数优化问题的分布式共轭梯度算法
文献摘要：
提出一种在分布式环境中利用共轭梯度法优化二次损失函数的算法,该算法利用本地子机器局部损失函数的一阶导数信息更新迭代点,在每次迭代中执行两轮通信,通过通信协作使主机器上的损失函数之和最小化.经过理论分析,证明该算法具有线性收敛性.在模拟数据集上与分布式交替方向乘子法进行对比,结果表明分布式共轭梯度算法更匹配于集中式性能.通过实验发现,增加子机器上的样本量不仅能提高收敛速度,也能降低计算误差.
文献关键词：
大数据;分布式优化;共轭梯度法;二次损失函数;线性收敛
中图分类号：
作者姓名：
于洁;孟文辉
作者机构：
西北大学数学学院,陕西 西安 710127
文献出处：
引用格式：
[1]于洁;孟文辉-.求解二次损失函数优化问题的分布式共轭梯度算法)[J].纯粹数学与应用数学,2022(01):116-126
A类：
B类：
二次损失函数,损失函数优化,函数优化问题,共轭梯度算法,分布式环境,共轭梯度法,法利,局部损失,一阶导数,信息更新,代点,两轮,主机,有线,线性收敛,收敛性,模拟数据,交替方向乘子法,集中式,样本量,收敛速度,计算误差,分布式优化
AB值：
0.348326
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