Комбинированная онлайновая конверсия в невыпущенное состояние с оптимальным комплексом оракул

arXiv: 261.10.12328v1 Annualce Type: cross Briet: Мы рассматриваем стохастическую, но невыпущенную композитную оптимизацию, которая включает в себя ряд важных проблем, таких как ограниченная оптимизация и регулярная подготовка нейронных сетей. Цель состоит в сумме, возможно несложной функции невыпуклости Lipschitz и выпуклого регуляризатора. Эта функция доступна через стохастические уклоны или значения функции. Цель состоит в том, чтобы найти точку, которая удовлетворяет условиям останечности Голдштейна и предназначена для композитных целей. Насколько нам известно, при доступе первого порядка не существует оракуловых сложностей, связанных с этой структурой, а существующие сложности в рамках доступа нулевого порядка являются неоптимальными. Для решения этой проблемы мы используем систему преобразования онлайн в неконвультацию, которая выбирает обновленные направления для онлайн-ученика и известна как достижение оптимальных ставок для проблем некомпозитива. Мы распространяем рамки на наш сводный сценарий путем введения новых потерь для ученика, wh