A Robust Algorithm for Non-IID Machine Learning Problems with Convergence Analysis

Xu, Qing; Xuan, Xiaohua

计算机科学 > 人工智能

arXiv:2507.00810 (cs)

[提交于 2025年7月1日 ]

标题：一种具有收敛性分析的非独立同分布机器学习问题的鲁棒算法

标题： A Robust Algorithm for Non-IID Machine Learning Problems with Convergence Analysis

Authors:Qing Xu, Xiaohua Xuan

摘要：在本文中，我们提出了一种改进的数值算法，用于基于非光滑优化、二次规划和迭代过程求解极小极大问题。我们还在一些温和的假设下，如梯度连续性和有界性，提供了该算法收敛性的严格证明。该算法可以广泛应用于各种领域，如鲁棒优化、不平衡学习等。

摘要： In this paper, we propose an improved numerical algorithm for solving minimax problems based on nonsmooth optimization, quadratic programming and iterative process. We also provide a rigorous proof of convergence for our algorithm under some mild assumptions, such as gradient continuity and boundedness. Such an algorithm can be widely applied in various fields such as robust optimization, imbalanced learning, etc.

主题：	人工智能 (cs.AI) ; 优化与控制 (math.OC)
引用方式：	arXiv:2507.00810 [cs.AI]
	(或者 arXiv:2507.00810v1 [cs.AI] 对于此版本)
	https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.00810

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来自： Qing Xu [查看电子邮件]
[v1] 星期二， 2025 年 7 月 1 日 14:41:59 UTC (7 KB)

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