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L1/2正则化问题的最优性条件及下降算法
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Optimality Conditions for the L1/2 Regularization Problem and a Descent Method
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    摘要:

    主要研究L1/2正则化问题.首先给出了该问题的最优性条件的分析,得到了一阶和二阶必要条件,同时给出了二阶充分条件.这些最优性条件可以看作是光滑函数最优性条件的推广.在此基础上,提出了一种下降算法,并给出了该算法的全局收敛性分析.该算法可以看作是最速下降法的推广.

    Abstract:

    This paper is concerned with the L1/2 regularization problem. We first study the optimality conditions for the problem. The optimality conditions obtained are the extensions of the optimality conditions for the minimization of a smooth function. Based on this, we derive a decent direction.We then develop a descent method for solving the problem. The method can be regarded as an extension of the well-known steepest descent method. Under appropriate conditions, we show that the proposed method is globally convergent.

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吴磊,顾广泽. L1/2正则化问题的最优性条件及下降算法[J].湖南大学学报:自然科学版,2013,40(8):114~118

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