【摘 要】
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随机梯度下降（stochastic gradient descent,SGD）是一种求解大规模优化问题的简单高效方法,近期的研究表明,在求解强凸优化问题时其收敛速率可通过α-suffix平均技巧得到有效的
【基金项目】
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国家自然科学基釜项目（61273296,60975040）,安徽省自然科学基金项目（1308085QF121）
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随机梯度下降（stochastic gradient descent,SGD）是一种求解大规模优化问题的简单高效方法,近期的研究表明,在求解强凸优化问题时其收敛速率可通过α-suffix平均技巧得到有效的提升.但SGD属于黑箱方法,难以得到正则化优化问题所期望的实际结构效果.另一方面,COMID（composite objective mirror descent）是一种能保证L1正则化结构的稀疏随机算法,但对于强凸优化问题其收敛速率仅为O（logT/T）.主要考虑“L1＋Hinge”优化问题,首先引入L
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