在线最优化求解(Online Optimization)之五:FTRL在上一篇博文中中我们从原理上定性比较了L1-FOBOS和L1-RDA在稀疏性上的表现。有实验证明,L1-FOBOS这一类基于梯度下降的方法有比较高的精度,但是L1-RDA却能在损失一定精度的情况下产生更好的稀疏性。那么这两者的优点...
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2015-07-29 19:53:00
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2024-04-26 10:45:58
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随机梯度算法作为重要的一阶优化算法,每次采用小部分样本进行梯度的更新,迭代速度比较快。在随机梯度算法的基础上,为了选择合适的学习率,出现动量法与自适应学习率算法。为了更好的学习稀疏特征,随机梯度下降算法融合RDA以及FOBOS形成FTRL算法。由于随机梯度下降算法每次采用部分样本进行梯度计算,引入较大的方差,因此提出减少方差的随机梯度算法svrg以及sag算法。本文将从随机梯度下降算