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樣本不滿足獨立同分布會使梯度估計在迭代過程中存在偏差，且最優(yōu)的個體收斂界在噪聲的干擾下無法確定。為此，提出一種線性插值隨機對偶平均（DA）優(yōu)化方法。給出DA方法收斂性的證明，在梯度估計有偏的基礎(chǔ)上求解得到一種線性插值DA隨機優(yōu)化方法不產(chǎn)生累積偏差的個體收斂界，以保證正則化損失函數(shù)結(jié)構(gòu)下優(yōu)化方法的個體收斂精度。實驗結(jié)果表明，與隨機加速方法相比，該方法具有較快的個體收斂速率與較高的收斂精度。
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