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Résumé : We investigate the stochastic accelerated primal-dual algorithm for strongly-convex-strongly-concave (SCSC) saddle point problems, common in distributionally robust learning, game theory, and fairness in machine learning. Our algorithm offers optimal complexity in several settings and we provide high probability |
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