Efficient Second-order Optimization for Machine Learning
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Efficient Second-order Optimization for Machine Learning
Stochastic gradient-based methods are the state-of-the-art in large-scale machine learning optimization due to their extremely efficient per-iteration computational cost. Second-order methods, that use the second derivative of the optimization objective, are known to enable faster convergence. However, the latter has been much less explored due ...
2018年1月22日
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