We present AUQ-ADMM, an adaptive uncertainty-weighted consensus ADMM method for solving large-scale convex optimization problems in a distributed manner. Our key contribution is a novel adaptive weighting scheme that empirically increases the progress made by consensus ADMM scheme and is attractive when using a large number of subproblems. The weights are related to the uncertainty associated with the solutions of each subproblem, and are efficiently computed using low-rank approximations. We show AUQ-ADMM provably converges and demonstrate its effectiveness on a series of machine learning applications, including elastic net regression, multinomial logistic regression, and support vector machines. We provide an implementation based on the PyTorch package.


翻译:我们提出AUQ-ADMM(AUQ-ADMM)这个适应性、不确定性加权共识ADMM(ADM)(AUQ-ADMM)(AUQ-ADMM)(ADM)(AUQ-ADM)(ADM)(AUQ-ADM)(AUQ-ADM)(ADM)(AUQ-ADM)(AUQ-ADM)(ADM)(AUQQ-ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM(ADM)(ADM)(ADM)(ADM(ADM)(ADM)(AUQQQ-ADM)(ADM)(ADM(ADM)(ADM)(ADM)(ADMM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(ADM)(AD

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