The other approach is based on the min-max technique. [1]} uses min-max to standard gradient descent \(L^2\) -proximal task and gain method which output vector minimizing all direction evenly. The min-max technique was further adapted to Newton method [2]}, stochastic gradient [3]} and convergence rates were obtained [4]}.

Другой подход основан на технике минимакса. Одна из работ использует минимакс для стандартного градиентного спуска \(L^2\) -проксимальное задание и метод получения выгоды, в котором выходной вектор минимизирует все направления равномерно. Техника минимакса была далее адаптирована для метода Ньютона, стохастического градиента и получены скорости сходимости.