Stochastic subgradient descent method for large-scale robust chance-constrained support vector machines

新しい論文
Stochastic subgradient descent method for large-scale robust chance-constrained support vector machines
https://link.springer.com/article/10.1007/s11590-016-1026-4
について読んでみた。

使っている手法としては、よくある感じのものだった。
ただ、理論的な解析がほとんどないので、どうしたんだろうと思っていたら、解いている最適化問題が非凸最適化問題だった。
したがって、first-order method によくあるような O(1/epsilon) などの収束レートは出てこない。

数値実験を見てみると、非凸最適化の定式化でも、そこそこ最適値を得られるようで、局所的最適解にはちゃんと到達できているのかもしれない。
そのあたりを詳しく解析してみると面白そう。