
如何理解SAG,SVRG,SAGA三种优化算法 - 知乎 - 知乎专栏
根据这个想法,我们主要有SAG,SVRG,SAGA三种最常用的算法。 一 . SVRG算法. 我们首先来介绍SVRG (stochastic variance reduced gradient),该方法是在一个循环中进行的,在每次循环之前, w_ {k} 可用于计算. 然后我们初始化 \tilde {w_ {1}} \leftarrow w_ {k} ,然后进行一系列由j引导的m次内循环,它的更新格式是:
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线性收敛的随机优化算法 之 SAG、SVRG - 知乎 - 知乎专栏
这篇文章回顾了基于梯度的随机优化算法在这几年的重要发展 -- SAG、 SVRG。 很多常见的机器学习模型的目标(比如最小二乘做线性回归、逻辑回归)都可以概括成以下这种一般形式: \min_ {\mathbf {w}} \frac {1} {N} \sum_ {i=1}^N f (\mathbf {x}_i, \mathbf {w}) + \lambda h (\mathbf {w}) 其中 f (\mathbf {x}_i, \mathbf {w}) 代表样本 \mathbf {x}_i 的损失函数, \mathbf {w} 是模型的参数, h (\mathbf {w}) 代表正则化项(用于控制模型复杂度或者模型稀疏度等等),有些时候这个正则 …
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线性收敛的随机优化算法之 SAG、SVRG(随机梯度下降)-CSDN …
2016年12月22日 · 这篇文章回顾了基于梯度的随机优化算法在这几年的重要发展 -- SAG、SVRG。 很多常见的 机器学习 模型的目标(比如最小二乘做线性回归、 逻辑回归)都可以概括成以下这种一般形式: 其中 代表样本 的损失函数, 是模型的参数, 代表 正则化 项(用于控制模型复杂度或者模型稀疏度等等),有些时候这个正则化项是不平滑的,也就是说它可能不可导。 暂时先不考虑这个正则化项,只考虑样本上的损失,并且对符号做一点简化(),考虑下面这个优 …
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