Centrala begrepp
페더레이티드 미니맥스 최적화 알고리즘의 효율적인 적응형 학습률 적용
Sammanfattning
페더레이티드 미니맥스 최적화 알고리즘인 AdaFGDA의 효율적인 성능을 검증하기 위해 깊은 AUC 최대화 및 강건한 신경망 훈련 작업을 수행함.
실험 결과, AdaFGDA 알고리즘이 다른 최적화 알고리즘에 비해 우수한 성능과 수렴 속도를 보임.
다양한 데이터셋에서 실험을 수행하여 알고리즘의 효율성을 입증함.
Statistik
이 논문은 분산된 미니맥스 최적화 문제를 다루며, AdaFGDA 알고리즘의 수렴 분석을 제공함.
최적화 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 다양한 데이터셋에서 실험을 수행함.
Citat
"AdaFGDA 알고리즘은 다른 최적화 알고리즘에 비해 우수한 성능과 수렴 속도를 보임."
"다양한 데이터셋에서 실험을 통해 알고리즘의 효율성을 입증함."