Metodi del gradiente prossimale per l'apprendimento
term_id: proximal_gradient_methods_for_learning
Category: training_techniques
Definition
I metodi del gradiente prossimale sono tecniche di ottimizzazione iterativa utilizzate quando la funzione di perdita include un termine differenziabile e liscio e un regolarizzatore non differenziabile, come la norma L1. L’algoritmo
Summary
Algoritmi di ottimizzazione progettati per minimizzare funzioni obiettivo composite contenenti sia componenti lisce che non lisce.
Key Concepts
- ottimizzazione composita
- operatore prossimale
- regolarizzazione L1
- convessità non liscia
Use Cases
- Selezione delle caratteristiche sparse
- Regressione Lasso
- Modelli di previsione strutturata