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COMID(Composite Objective MIrror Descent)是一种能够保证L1正则化结构的在线算法,其随机收敛速率可由在线算法的regret界直接得到,但其最终解是T次迭代平均的形式,稀疏性很差.瞬时解具有很好的稀疏性,因此分析算法的瞬时收敛速率在随机学习中变得越来越重要.本文讨论正则化非光滑损失的随机优化问题,当正则化项为L1和L1+L2时,分别证明了COMID的瞬时收敛速率.大规模数据库上的实验表明,在保证几乎相同正确率的同时,瞬时解一致地提高了稀疏性,尤其是对稀疏性较差的数据库,稀疏度甚至能够提升4倍以上. 相似文献
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