加速求解非光滑耦合凸凹鞍点问题的最小最大算法-可实现的-有问题请联系博主，博主会第一时间回复！！！

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"content": "加速求解非光滑耦合凸凹鞍点问题的最小最大算法\n\n本文提出了一种新的最小最大优化算法 **OGAProx**，用于求解具有非光滑耦合函数的凸凹鞍点问题。该方法针对耦合函数在一个变量上平滑、在另一个变量上非平滑的情况，提供高效的优化策略。算法在不同类型的鞍点问题（凸凹、凸强凹、强凸强凹）下表现出渐近弱收敛、次线性收敛和线性收敛的性质，理论分析证明了其稳定性和有效性。\n\n该方法特别适用于 **多核支持向量机（Multi-Kernel SVM）** 训练及 **群体公平性分类问题**。在多核 SVM 训练中，非光滑目标函数的优化是关键难点，OGAProx 通过适应性步长调整策略提升收敛效率。在公平性分类任务中，优化目标涉及带约束的非光滑问题，算法的收敛特性能够有效保证计算稳定性。\n\n数值实验表明，OGAProx 在多核 SVM 和公平性分类问题上均取得了优越的优化表现。实验结果验证了该算法在处理非光滑耦合凸凹鞍点问题时的实际可行性，并在提高优化效率的同时保证了良好的泛化性能。\n\n文中提供了详细的理论推导，并给出了算法在不同情境下的数学证明。对于需要求解复杂鞍点问题的应用，如生成对抗网络（GANs）训练，OGAProx 也具有潜在的应用价值。"
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