数学科学学院学术报告
Cyclic stochastic gradient method
孙聪
北京邮电大学
报告时间：2025年12月19日 星期五 下午16：00-17：00
报告地点：沙河校区E806
报告摘要： The cyclic stepsize update strategy is proposed for stochastic gradient method. The stepsize is updated cyclicly, where the first two stepsizes use the approxiamted Cauchy steps and the rest apply the fixed stepsize. The step-ahead BB stepsize is used for the Cauchy step approximation. The method combines with both monotone and nonmonotone linesearches. The convergence properties are analyzed under different types of problems, where the theoretical results are proved without the interpolation condition assumption. The numerical tests show good performances of the proposed methods compared to other first order stochastic methods.
报告人简介：孙聪，北京邮电大学数学科学学院教授、博士生导师。2008年本科毕业于北京邮电大学理学院，2013年博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院。她的主要研究领域是非线性优化方法，特别是优化在信号处理中的应用。她曾获第三届中国科协青年托举人才工程的资助，入选北京邮电大学1551人才计划。孙聪博士发表论文三十余篇，其中包括IEEE Transactions on Signal Processing等信号处理领域顶级期刊和会议等，工作曾获北京运筹学会青年论文奖。她目前是中国运筹学会理事、副秘书长，中国运筹学会数学与智能分会理事，北京市运筹学会理事。
邀请人： 谢家新
