Practical Regularized Quasi-Newton Methods with Inexact Function Values
Il paper propone un metodo quasi-Newton regolarizzato e tollerante al rumore, dotato di una ricerca lineare rilassata e di un aggiornamento del parametro di regolarizzazione ispirato a tecniche di ottimizzazione senza funzione obiettivo, che garantisce la convergenza globale in presenza di valori di funzione imprecisi e dimostra una robustezza superiore rispetto ai metodi esistenti nei test su benchmark rumorosi e con aritmetica a bassa precisione.