研究課題
基盤研究(B)
機械学習分野では,深層学習の影響を受けて,大規模な非凸最適化問題を効率的に解くための最適化手法に対する需要が高まっている.本研究課題では,機械学習分野で盛んに研究されている大規模非凸最小化問題に対し,最適解に近い “良い” 解を効率的に求めるための理論保証付き解法を構築することを目的に研究を行う.「効率性」,「高い近似精度」は相反する特徴であり,両方を兼ね揃えた解法の開発は簡単ではない.昨年度に引き続き,様々な特徴を持った最適化問題に対してランダム空間法を開発する.考案した解法に対し,高確率でepsilon-近似停留点を得るためにはどれくらいの反復回数が必要かという反復計算量を評価する.