Fugu-MT 論文翻訳(概要): Avoiding strict saddle points of nonconvex regularized problems

論文の概要: Avoiding strict saddle points of nonconvex regularized problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09274v2
Date: Sun, 9 Jun 2024 09:39:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 03:59:13.504474
Title: Avoiding strict saddle points of nonconvex regularized problems
Title（参考訳）: 非凸正規化問題の厳密なサドル点を回避する
Authors: Luwei Bai,
Abstract要約: 我々は $ell_p$ 正規化関数に対して厳密なサドル特性を導入する。本稿では,sparse $ell_問題を解決するために,反復再重み付き $ell_p$ を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a strict saddle property for $\ell_p$ regularized functions, and propose an iterative reweighted $\ell_1$ algorithm to solve the $\ell_p$ regularized problems. The algorithm is guaranteed to converge only to local minimizers when randomly initialized. The strict saddle property is shown generic on these sparse optimization problems. Those analyses as well as the proposed algorithm can be easily extended to general nonconvex regularized problems.
Abstract（参考訳）: 我々は、$\ell_p$正規化関数に対して厳密なサドル特性を導入し、$\ell_p$正規化問題を解くために反復再重み付き$\ell_1$アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、ランダムに初期化されるときのみ局所最小化器に収束することが保証される。厳密なサドル特性は、これらのスパース最適化問題に一般性を示す。これらの解析と提案アルゴリズムは、一般の非凸正規化問題に容易に拡張できる。

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