情報処理学会 第81回全国大会講演要旨
4U-07
局所強凸性を利用した双対座標上昇法の高速化
○中島直也（群馬大），廣橋義寛（デンソー），太田直哉，加藤 毅（群馬大）
SVM やロジスティック回帰など多くの機械学習は経験リスク最小化問題(ERM)に帰着される．ERM を解くための方法として，確率的双対座標上昇法という最適化算法がある．本研究では，局所強凸性を利用して，最適化算法の高速化を試みた．
