교대 방향 방법을 이용한 구조적 희소성 최적화

본 논문은 겹치는 그룹 구조를 가진 고차원 특성 공간에서의 희소 학습 문제를 다룬다. $l_{1}/l_{2}$와 $l_{1}/l_{\infty}$ 정규화 항을 포함하는 구조적 희소성 유도 규제를 통합된 증강 라그랑주 프레임워크 안에서 해결한다. 핵심은 부분 선형화·분할 기법을 이용한 새로운 교대 방향 알고리즘을 설계하고, 가속 버전이 $\mathcal{O}(1/\sqrt{\epsilon})$ 반복 복잡도를 갖는다는 이론적 보장을 제공한다. 실험…

저자: Zhiwei Qin, Donald Goldfarb