NLOS的博客

在机器学习和深度学习中，我们经常需要处理大量的数据。然而，数据的获取和处理往往需要大量的计算资源和时间。为了解决这个问题，我们引入了稀疏性的概念。稀疏性是指大部分输入数据为零或非常小，只有少数数据点的值较大。稀疏性在许多实际问题中都存在，例如在图像处理、文本挖掘等领域。稀疏正则化是一种优化技术，它通过在损失函数中添加一个正则项来鼓励模型的稀疏性。这个正则项通常与模型的权重有关，其目标是最小化模型的权重值，使得模型更加稀疏。假设我们的模型是一个线性回归模型，其预测值为ywxby=wx+byw。

在优化问题中，尤其是处理大规模和分布式优化问题时，交替方向乘子法 (Alternating Direction Method of Multipliers, 简称ADMM)是一种非常有效的方法。它的主要优势在于，可以将一个复杂的优化问题分解为一系列更易于解决的子问题。ADMM方法在信号处理、机器学习、统计学等领域中均有广泛应用。ADMM是基于Augmented Lagrangian method (增广拉格朗日方法)和dual ascent (对偶上升方法)的结合体。min⁡xzfxgz。