在线优化算法 FTRL 的原理与实现

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FTRL
11-04 2311
一、算法原理 二、算法逻辑 三、个人理解 从loss function的形式来看：FTRL就是将RDA-L1的“梯度累加”思想应用在FOBOS-L1上，并施加一个L2正则项。【PS：paper上是没有加L2正则项的】 这样达到的效果是： 累积加和限定了新的迭代结果W**不要离“已迭代过的解”太远**； 因为调整后的解不会离迭代过的解太远，所以...
优化算法：Adagrad 原理与代码实例讲解
AI架构师小马
11-27 1112
Adagrad, 梯度下降, 优化算法, 机器学习, 深度学习, 梯度更新, 学习率 1. 背景介绍 在机器学习和深度学习领域，优化算法是训练模型的核心环节。优化算法的目标是找到模型参数的最佳值，从而使模型在给定数据集上达到最佳性能。梯度下降算法是机器学习中最常用的优化算法之一，它通
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）...
weixin_34326179的博客
03-10 3462
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理： 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下...
【智能算法】优化算法及其分类
最新发布
大雨的博客
09-19 2197
优化算法是寻找最优解问题的核心工具，广泛应用于科学计算、工程设计和机器学习等领域。本文系统介绍了各类优化算法：线性规划算法（如单纯形法）适合处理线性问题；非线性规划算法（如梯度下降法、牛顿法）解决非线性优化问题；自适应学习率算法（如Adam）动态调整学习率提升效率；启发式算法（如遗传算法、蚁群算法）通过模拟自然现象寻找全局最优解。在实际应用中，需根据问题特性、计算资源和精度要求等因素选择合适的算法。理解各类算法的原理和适用场景，能帮助我们高效解决复杂优化问题。
详解Keras3.0 API: Optimizers(优化器)
lymake的博客
12-24 1897
优化器（Optimizer）是深度学习中用于更新模型参数的一种方法，它的目标是最小化损失函数。在训练神经网络时，我们通常使用梯度下降法来更新参数，而优化器就是实现这一过程的工具。优化器的主要作用是在每次迭代过程中计算损失函数关于模型参数的梯度，并根据梯度的方向和大小来更新参数，从而使得模型逐渐逼近最优解。在使用SGD优化器时，可以设置不同的学习率和动量参数。学习率决定了权重更新的速度，而动量参数则有助于加速梯度下降过程。在实际应用中，可以根据问题的复杂性和数据的特点来选择合适的优化器和参数。
DL基本知识（七）FTRL优化器
更木的博客
11-27 2794
随笔: 寻优过程是随机选择一个样本进行梯度更新，很多情况下L1正则化也不会导致选择的最优值落在"角"上，因而稀疏性也不是这么明显。
机器学习算法系列（31）：在线最优化求解 FTRL等onine算法
xiaozhagn的博客
06-22 572
http://freewill.top/2017/07/26/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%B3%BB%E5%88%97%EF%BC%8831%EF%BC%89%EF%BC%9A%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E6%9C%80%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%B1%82%E8%A7%A3%EF%BC%88online%20Optimization%EF%BC%89/ 文章重要内容摘要： 1. 为什么要有
FTRL算法
数据喵的博客
08-01 6956
概述 GBDT算法是业界比较好用筛选特征的算法，在线学习考虑效率和数据量，经常用GBDT离线筛选特征，输入到在线模型进行实时训练，如今比较好用的方法有两个：FTRL和FM，下面将深入介绍各自的原理以及应用的案例 离线特征筛选：GBDT 线上模型（1）：FTRL 点击率预估（CTR）问题是计算广告中非常重要的模块，通过预估用户对广告的点击概率来对广告进行排序，进而提升广告效果和收益效率。对于...
理解 FTRL 算法1
08-03
SGD是一种简单但强大的优化算法，通过每次迭代更新模型参数来最小化损失函数。其迭代公式为：\( w_{t+1} = w_t - \eta_t g_t \)，其中\( t \)表示迭代轮数，\( w \)是模型参数，\( g_t \)是损失函数关于参数的梯度，...
在线学习算法：FTRL与BPR详解及其在美团推荐中的应用
实现在线学习的关键在于设计有效的优化策略，比如贝叶斯方法和FTRL，以在快速迭代的过程中找到局部最优或近似最优解。通过这种方式，在线学习不仅提高了模型的灵活性，也提升了其在实际业务场景中的竞争力。
在线最优化算法梳理
qq_32659887的博客
09-19 2449
文章参考自：在线最优化求解-冯杨目的从已有数据中提炼出最适合的模型参数，从而对位置的数据进行预测。当数据是高维高数据量的时候，常见的批处理方式已经显的力不从心。 个人理解：因为当数据批输入的时候，高数据量使得计算速度很慢，特征的高维度使得调参不具有针对性和重复性。 高维高数据量训练比较注重稀疏性。 部分w为零，有特征选择和降低复杂度的作用。 预备知识 凸函数的定义、严格凸函数的定义 一个函数是
在线最优化求解(Online Optimization)之一：预备篇
weixin_34198797的博客
07-29 1520
在线最优化求解(Online Optimization)之一：预备篇 动机与目的 在实际工作中，无论是工程师、项目经理、产品同学都会经常讨论一类话题：“从线上对比的效果来看，某某特征或因素对xx产品的最终效果有很大的影响”。这类话题本质上说的是通过已有的数据反映出某些特定的因素对结果有很强的正（或负）相关性。而如何定量计算这种相关性？如何得到一套模型参数能够使得效果达到最优？这就是最优化计算要...
FTRL优化算法
weixin_30591551的博客
01-18 206
飞机票 FTRL 转载于:https://www.cnblogs.com/zyber/p/8309428.html
38、自适应优化的在线算法：转发控制与策略优化
milk8的博客
07-24 55
本文探讨了在网络通信中，源节点通过自适应优化的在线算法实现消息转发的最优控制。文章提出了静态控制和动态控制的盲在线算法，分别适用于不同动态程度的网络环境。算法无需预先了解网络参数，仅依赖源节点区分不同类节点的能力，具有良好的收敛性和稳定性。通过最优控制表征和随机逼近理论，源节点能够根据实际网络状态自适应调整转发策略，从而在满足感染节点数量约束的前提下最大化消息传递概率。研究结果在网络参数动态变化的场景下，如无线自组织网络和移动传感器网络，具有重要的应用价值。
优化问题综述(三)在线学习算法
SrdLaplace的博客
09-04 1582
Online learning是指每次来一个样本，利用一个迭代方法更新模型，使得当前期望loss最小。 梯度下降类的方法精度不错，但是简单的在线梯度下降很难产生真正稀疏的解，而且对于不可微点的迭代会存在一些问题。 SGD： 随机梯度下降法每次用一部分数据算梯度，然后梯度下降，但是SGD精度低、收敛慢、很难得到需要的正则化设计的解，特别是几乎得不到稀疏解。 TG算法 简单截断法 ...
FTRL(follow the regularition leader)的原理及其实现
凝眸伏笔的博客
07-20 644
一.原理 二.代码 2.1训练模型 2.2预测 thinking 参考： 1.拓展性质的详细解说：https://blog.youkuaiyun.com/ningyanggege/article/details/81133785 2.ftrl要优化的RDA和FOBOS：https://www.jianshu.com/p/168ac88346ec 3.大厂们的在线学习：https://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html 4.ft...
在线最优化求解
永远飞翔的鸟
03-16 974
转载：https://www.cnblogs.com/yymn/category/691549.html 在线最优化求解(Online Optimization)之五：FTRL 在线最优化求解(Online Optimization)之四：RDA 在线最优化求解(Online Optimization)之三：FOBOS 在线最优化求解(Online Optimization)之二：截断梯度...
优化算法——FTRL
u013215956的博客
02-16 608
ctr预测中，单个样本由向量x表示，w是模型参数，预测样本x被点击的概率p=sigmoid(w * x)，sigmoid(x) = 1/(1+exp(x))。样本label为{0, 1}表示是否被点击。模型损失函数为交叉熵损失： L = -ylog§ - (1-y)log(1-p)，梯度g为损失函数对w求偏导： ftrl更新参数的公式为： 这个表示梯度，就是损失函数对参数求偏导。 t表示第t...
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