具有双重稀疏机制的在线学习算法

来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：geolin1965

【摘要】

：

针对大数据背景下数据分类问题,已有的在线学习算法通常引入L_1范数正则化增强预测模型的稀疏性,但单一的正则化约束不能高效的获取稀疏模型.基于此,提出了一种具有双重稀疏

【作者】

：

魏波吴瑞峰张文生吕敬钦王莹莹夏学文

【机构】

：

华东交通大学软件学院,中国科学院自动化研究所,华东交通大学人文社会科学学院

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2019年10期

【关键词】

：

大数据在线学习稀疏性 L_(1/2)范数平均梯度 big data online learning sparsity L1/2 norm average

【基金项目】

：

国家自然科学基金(No.61806204,No.61463017,No.61663009),国家自然科学基金重点项目(No.U61432008),江西省高校教改课题(No.JXJG18519).

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针对大数据背景下数据分类问题,已有的在线学习算法通常引入L_1范数正则化增强预测模型的稀疏性,但单一的正则化约束不能高效的获取稀疏模型.基于此,提出了一种具有双重稀疏机制的在线学习算法(an online learning algorithm with dual sparse mechanisms,DSOL).在DSOL算法中,一方面利用L_(1/2)正则化项约束目标函数以增强预测模型的稀疏性,提高算法的泛化性能.另一方面用改进的梯度截取法对数据特征进行选择,有效稀疏化预测模型.通过L_(1/2)正则化与

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