Key points are not available for this paper at this time.
Das Papier schlägt eine Linien Suche für eine Primal-Dual-Methode vor. Jede Iteration der Linien Suche erfordert ein Update nur für die Dual- (oder Primal-)Variable. Für viele Probleme, insbesondere für regularisierte kleinste Quadrate, benötigt die Linien Suche keine zusätzlichen Matrix-Vektor-Multiplikationen. Wir beweisen die Konvergenz der vorgeschlagenen Methode unter Standardannahmen. Außerdem zeigen wir eine ergodische O (1/N)-Konvergenzrate für unsere Methode. Im Fall, dass eine oder beide Prox-Funktionen stark konvex sind, modifizieren wir unsere Basis-Methode, um eine bessere Konvergenzrate zu erzielen. Schließlich schlagen wir eine Linien Suche für ein Sattelpunktproblem mit einem zusätzlichen glatten Term vor. Mehrere numerische Experimente bestätigen die Effizienz unserer vorgeschlagenen Methoden.
Malitsky et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: