Proximal Methods Avoid Active Strict Saddles of Weakly Convex Functions
Proximal Methods Avoid Active Strict Saddles of Weakly Convex Functions
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近端方法避免弱凸函数的主动严格鞍点
DOI：
10.1007/s10208-021-09516-w
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发表时间：
2021
影响因子：
3
通讯作者：
Drusvyatskiy, Dmitriy
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Davis, Damek;Drusvyatskiy, Dmitriy
我们引入了非光滑函数的一个几何透明的严格鞍性。这一性质保证了弱凸问题的简单近似算法在随机初始化时只收敛到局部极小点。我们认为，严格的鞍点性质在应用中可能是一个现实的假设，因为它被证明适用于一般的半代数优化问题。
We introduce a geometrically transparent strict saddle property for nonsmooth functions. This property guarantees that simple proximal algorithms on weakly convex problems converge only to local minimizers, when randomly initialized. We argue that the strict saddle property may be a realistic assumption in applications, since it provably holds for generic semi-algebraic optimization problems.
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通讯作者：
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通讯作者：
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期刊：
Math. Oper. Res.
影响因子：
--
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通讯作者：
D. Drusvyatskiy;A. Lewis