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Un algoritmo robusto para problemas de aprendizaje automático no IID con análisis de convergencia

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Resumen: En este documento, proponemos un algoritmo numérico mejorado para resolver problemas Minimax basados ​​en la optimización no muda, la programación cuadrática y el proceso iterativo. También proporcionamos una prueba rigurosa de convergencia para nuestro algoritmo bajo algunos supuestos leves, como la continuidad del gradiente y la limitación. Tal algoritmo se puede aplicar ampliamente en varios campos, como optimización robusta, aprendizaje desequilibrado, etc.

Publicado Originalme en export.arxiv.org El 1 de julio de 2025.
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