第六期“AI未来说·青年学术论坛”带你进击机器学习( 七 )
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赵申宜博士作“SCOPE:Scalable Composite Optimization for Learning”的报告分享
\n \n作为南京大学计算机科学与技术学院博士研究生 ， 百度奖学金获得者 ， 赵申宜博士报告的主要内容包括：机器学习简介、可扩展的组合优化学习（SCOPE）、非凸模型和总结四个部分 。
\n \n报告首先以机器学习的一些基本概念 ， 包括模型、优化函数、随机梯度优化算法（SGD）、分布式部署等引入 ， 分析了目前常用的训练算法 ， 如同步SGD等 ， 在分布式训练过程中通信开销大的缺点 ， 由此提出了新的分布式SGD ， 即可扩展的组合优化学习（SCOPE）的概念 。 接着 ， 对SCOPE的框架、算法实现流程、局部目标函数、数据分割评价、收敛性等进行了介绍 ， 并展示了算法在逻辑回归、Lasso中的实验结果 。 然后 ， 研究了同步SGD针对非凸模型的优化—GMC算法 ， 并给出了实际数据集的实验证明 。 最后 ， 给出了凸模型应使用SCOPE ， 非凸模型应使用GMC的结论 。
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