求解L1正则化L2损失支持向量机问题的多层随机坐标下降算法

徐宇淼; 徐文静; 胡清洁

doi:10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2022.02.010

桂林电子科技大学学报 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (02) : 143 -147. DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2022.02.010

求解L1正则化L2损失支持向量机问题的多层随机坐标下降算法

徐宇淼, 徐文静, 胡清洁

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摘要

针对L1正则化L2损失支持向量机问题,基于多层优化思想,提出一种求解该问题的多层随机坐标下降算法。该算法有如下特点:若满足粗糙条件,则将求得的粗糙模型的解用于计算精细模型的搜索方向,再利用Armijo线搜索求解步长,从而得到下一个迭代点,否则,利用随机坐标下降算法求解精细模型的下一个迭代点。数值实验结果表明,多层随机坐标下降算法求解L1正则化L2损失支持向量机问题是有效的。