纯粹数学与应用数学

2022, v.38(01) 116-126

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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
A distributed conjugate Gradient method for solving quadratic loss function optimization problems

于洁;孟文辉;

摘要(Abstract):

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.

关键词(KeyWords): 大数据;分布式优化;共轭梯度法;二次损失函数;线性收敛

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(11201373);; 陕西省教育厅自然科学基金(14JK747)

作者(Authors): 于洁;孟文辉;

参考文献(References):

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