[笔记]FTRL与Online Optimization
1. 背景介绍
2. L1正则化法
L1正则化法很简单,在GD,SGD,OGD中都会用到,其对权重的更新方式如下:
但是,在线计算的每次迭代过程中,仅仅靠几个float类型的数相加,是很难得到0的,所以说很难得到稀疏解。
3. 简单截断法
为了得到稀疏的特征权重
[笔记]FTRL与Online Optimization的更多相关文章
- FTRL与Online Optimization
1. 背景介绍 最优化求解问题可能是我们在工作中遇到的最多的一类问题了:从已有的数据中提炼出最适合的模型参数,从而对未知的数据进行预测.当我们面对高维高数据量的场景时,常见的批量处理的方式已经显得力不 ...
- FTRL(Follow The Regularized Leader)学习总结
摘要: 1.算法概述 2.算法要点与推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 FTRL是一种适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的 ...
- FTRL笔记
这篇笔记主要参考冯杨的五篇博客:在线最优化求解(Online Optimization).因为对于在线学习方法,稀疏性问题需要特别关注:每次在线学习一个新 instance 的时候,优化方向并不一定是 ...
- [阅读笔记]Software optimization resources
http://www.agner.org/optimize/#manuals 阅读笔记Optimizing software in C++ 7. The efficiency of differe ...
- 在线最优化求解(Online Optimization)之五:FTRL
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 ...
- 【Convex Optimization (by Boyd) 学习笔记】Chapter 1 - Mathematical Optimization
以下笔记参考自Boyd老师的教材[Convex Optimization]. I. Mathematical Optimization 1.1 定义 数学优化问题(Mathematical Optim ...
- 深度学习课程笔记(十四)深度强化学习 --- Proximal Policy Optimization (PPO)
深度学习课程笔记(十四)深度强化学习 --- Proximal Policy Optimization (PPO) 2018-07-17 16:54:51 Reference: https://b ...
- 《Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization》课堂笔记
Lesson 2 Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization 这篇文章其 ...
- CMU Convex Optimization(凸优化)笔记1--凸集和凸函数
CMU凸优化笔记--凸集和凸函数 结束了一段时间的学习任务,于是打算做个总结.主要内容都是基于CMU的Ryan Tibshirani开设的Convex Optimization课程做的笔记.这里只摘了 ...
随机推荐
- Mac下node.js卸载方法收集
brew的安装方式 直接通过一条命令 brew uninstall nodejs 官网下载pkg安装包的 通过这条命令 sudo rm -rf /usr/local/{bin/{node,npm},l ...
- pyhton字符编码问题--decode和encode方法
1 decode和encode方法 字符串在Python内部的表示是unicode编码,因此,在做编码转换时,通常需要以unicode作为中间编码,即先将其他编码的字符串解码(decode)成uni ...
- STM32音乐播放器,文件查找的实现
使用FATFS只是完成了一个基本的文件读写,有时候我们需要扩展一些功能,比如MP3实验,需要上一曲下一曲的切换,扩展的代码如下 //显示目录下所有文件 u8 ShowFileList(u8* dirP ...
- iOS开发——UITableView(未完,待续...)
1.让tableview的自定义cell,自动计算高度. self.tableView.estimatedRowHeight = 44.0; self.tableView.rowHeight = UI ...
- BZOJ 1257 [CQOI2007]余数之和sum ——Dirichlet积
[题目分析] 卷积很好玩啊. [代码] #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include ...
- UILabel自适应高度
在网上看了一些,发现很多关于自适应高度的,不能用,就在下面写一种我常用的吧!保证可以直接粘贴复制到Xcode中运行. UILabel *label = [[UILabel alloc] init]; ...
- 递归添加 另一个ds 里的DataRow 时 报错:该行已经属于另一个表。
public void create_tree(DataSet ds, int parentid) { DataSet newds = new DataSet(); ...
- Nodejs之发送邮件nodemailer
nodejs邮件模块nodemailer的使用说明 1.介绍 nodemailer是node的一个发送邮件的组件,其功能相当强大,普通邮件,传送附件,邮件加密等等都能实现,而且操作也十分方便. nod ...
- Python - Headless Selenium WebDriver Tests using PyVirtualDisplay
Here is some Python code showing WebDriver with a virtual display provided by Xvfb: #!/usr/bin/env p ...
- 如何使用Grunt(好文)
Grunt 是什么? Grunt 基于Node.js之上,是一个以任务处理为基础的命令行工具,可以减少优化开发版本为发布版本所需的人力和时间,从而加速开发流程.它的工作原理是把这 些工作整合为不同的任 ...