Gábor Braun、Sebastian Pokutta、Daniel Zink。
年份：2019年，数量：20，版本：71，页码：1−42
摘要
条件梯度算法（也称为Frank-Wolfe算法）因其只需要线性优化预言机的简单性而广受欢迎，最近，它们还获得了在线学习的显著吸引力。虽然原则上很简单，但在许多情况下，线性优化预言机的实际实现成本很高。我们展示了一种通用的方法来惰性化各种条件梯度算法，这在实际计算中会导致墙块时间的几个数量级的加速。这是通过使用更快的分离预言机而不是线性优化预言机来实现的，只需要很少的线性优化预言调用。
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