Extragradient方法引入动态步长加速收敛
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Extragradient方法引入动态步长加速收敛
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AI 综述
报道g2zuciaw8kdiqt553t7ts2a98（2026-11-02）来自arXiv cs.lg，为一手预印本，无矛盾信息。 Yue Wu、Weiqiang Zheng、Yang Cai、Haipeng Luo提出一种确定性动态步长调度，用于加速无约束双仿射min-max优化中的Extragradient（EG）方法。该方法将最后迭代收敛速率从Θ(T^{-1/2})提升至O(T^{-2/3+ε})，实现幂律步长下的加速收敛。
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最新进展11月2日 13:00
通过幂律步长加速 Min-Max 优化的 Extragradient 方法收敛报道时间线
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11月2日
- arXiv · ML通过幂律步长加速 Min-Max 优化的 Extragradient 方法收敛
研究提出确定性动态步长调度，将 Extragradient 方法在无约束双仿射 min-max 优化中的最后迭代收敛速率从 $\Theta(T^{-1/2})$ 加速至 $\mathcal{O}(T^{-2/3+\varepsilon})$。
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