論文の概要: A Data-Driven Line Search Rule for Support Recovery in High-dimensional
Data Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10806v1
- Date: Sun, 21 Nov 2021 12:18:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-23 14:56:36.839733
- Title: A Data-Driven Line Search Rule for Support Recovery in High-dimensional
Data Analysis
- Title（参考訳）: 高次元データ解析におけるリカバリ支援のためのデータ駆動線探索ルール
- Authors: Peili Li, Yuling Jiao, Xiliang Lu, Lican Kang
- Abstract要約: 適切なステップサイズを適応的に決定する新しい,効率的なデータ駆動行探索法を提案する。
線形回帰問題とロジスティック回帰問題における最先端アルゴリズムとの比較は,提案アルゴリズムの安定性,有効性,優越性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.180648702293017
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we consider the algorithm to the (nonlinear) regression
problems with $\ell_0$ penalty. The existing algorithms for $\ell_0$ based
optimization problem are often carried out with a fixed step size, and the
selection of an appropriate step size depends on the restricted strong
convexity and smoothness for the loss function, hence it is difficult to
compute in practical calculation. In sprite of the ideas of support detection
and root finding \cite{HJK2020}, we proposes a novel and efficient data-driven
line search rule to adaptively determine the appropriate step size. We prove
the $\ell_2$ error bound to the proposed algorithm without much restrictions
for the cost functional. A large number of numerical comparisons with
state-of-the-art algorithms in linear and logistic regression problems show the
stability, effectiveness and superiority of the proposed algorithms.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,このアルゴリズムを$\ell_0$ペナルティを持つ(非線形)回帰問題に適用する。
既存の$\ell_0$の最適化問題に対するアルゴリズムは、しばしば一定のステップサイズで実行され、適切なステップサイズの選択は、損失関数の厳密な凸性と滑らかさに依存するため、実用的な計算では計算が困難である。
支援検出とルート探索のアイデアのスプライトにおいて,適切なステップサイズを適応的に決定するための新しい効率的なデータ駆動行探索ルールを提案する。
提案アルゴリズムに結合する$\ell_2$エラーを,コスト関数の制約を伴わずに証明する。
線形回帰問題とロジスティック回帰問題における最先端アルゴリズムとの比較は,提案アルゴリズムの安定性,有効性,優越性を示す。
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