Fast Margin Maximization via Dual Acceleration

                    Ziwei Ji 1 Nathan Srebro 2 Matus Telgarsky 1

              Abstract                      0.05
    We present and analyze a momentum-based gra-              0.00
    dient method for training linear classifiers with           0.05
    an exponentially-tailed loss (e.g., the exponential
                                       0.10
    or logistic loss), which maximizes the classifica-
                            2
    tion margi ...