L1范数优化之近端梯度下降法

最新推荐文章于 2025-06-04 21:18:51 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： L1
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本文深入探讨L1范数优化方法中的近端梯度下降法，分为三个层次进行讲解：直接记住结论、理解proximal mapping的推导过程以及掌握其在目标函数中的应用。通过泰勒公式展开，揭示proximal mapping的本质。

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这里总结一下L1范数优化方法近端梯度下降法。由浅入深可以总结为三个层次：

第一层次：直接记住结论

第二层次：知道上面的proximal mamping的如何推导出结论的分段函数

介绍一下上面的prox映射

proximal映射是关于函数h的一个映射

第三层次：知道proximal mapping在这里代表什么，知道如何从目标函数展开泰勒公式，从而得到proximal mapping。（以下引用自西瓜书）

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