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citihome

木虫 (正式写手)

[求助] sgd for minimax

有如下优化问题
min_x max_y sum_t ell_t(x,y)
假定{ell_t}对x凸,对y凹
请问有什么好的求解方法?
t=1,...,T,在T值很大时,怎么使用类似于sgd的方法
此外,在ell_t是某个函数的fenchel共轭时,怎么使用
原函数计算梯度信息(因为得到共轭函数的解析式,在ell_t复杂时几乎不可能)
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citihome

木虫 (正式写手)

引用回帖:
2楼: Originally posted by feixiaolin at 2014-09-19 08:31:31
法1.  对y拆解,变凸;
法2.  蒙特卡洛法

原问题是min_theta sum_t min_{h_t}  ell(h_t;theta)
也即对于每个实例ell_t都有局部优化变元h_t, minimax得到两个全局变元h,theta还是对上述问题近似而来。
你是怎么处理的,难道又要变回去?
3楼2014-09-19 09:05:49
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feixiaolin

荣誉版主 (文坛精英)

优秀版主

法1.  对y拆解,变凸;
法2.  蒙特卡洛法
2楼2014-09-19 08:31:31
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