The boosted proximal difference-of-convex algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a boosted proximal difference-of-convex algorithm for solving a minimization problem composed of the sum of a smooth convex function and a continuously differentiable convex function minus a continuous and strongly convex function.By adding an additional line search step, the convergence of proximal difference-of-convex algorithm is accelerated.We prove that any limit point of iterative sequence is a critical point of generalized difference-of-convex programming, and the corresponding objective value decreases monotonically and converges.By assuming that the objective function satisfies the strong Kurdyka-Łojasiewicz inequality, we prove the convergence of whole sequence of the proposed algorithm and give the convergence rate.The strong convexity of the convex part of the minimization problem in [F.J. Aragón Artacho, P.T. Vuong, The boosted difference of convex functions algorithm for nonsmooth functions, SIAM J. Optim.30 (2020), 980-1006] is substituted by the Lipschitz continuity of the gradient of one convex function.Numerical experiments are given to demonstrate the performance of the proposed algorithm compared with the proximal difference-ofconvex algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».