Многошаговый стохастический $\varepsilon$-субградиентный метод минимизации выпуклой функции

Рассматривается задача минимизации выпуклой функции при отсутствии ограничений. Описывается метод последовательных приближений, в котором направление спуска выбирается с использованием стохастических $\varepsilon$-субградиентов, полученных на предыдущих шагах. Длина шага выбирается подобно тому, как это делается в методе обобщенного градиентного спуска.