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 An Optimal Scheduled Learning Rate for a Randomized Kaczmarz Algorithm 随机Kaczmarz算法的最优调度学习率
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We study how the learning rate affects the performance of a relaxed randomized Kaczmarz algorithm for solving , where is a consistent linear system and has independent mean zero random entries. We derive a learning rate schedule which optimizes a bound on the expected error that is sharp in certain cases; in contrast to the exponential convergence of the standard randomized Kaczmarz algorithm, our optimized bound involves the reciprocal of the Lambert- function of an exponential. |
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