Problemet med gemensamt urval av funktioner i en grupp av relaterade uppgifter har tillämpningar inom många områden, bland annat biomedicinsk informatik och datorseende. Vi anser att 2.1 - norm regularized regression modell för gemensamt funktionsval från flera uppgifter, som kan härledas i den probabilistiska ramen genom att anta en lämplig tidigare från exponentiella familjen. Ett tilltalande drag i den 2,1 - norm legalisering är att den uppmuntrar flera prediktorer att dela liknande gleshet mönster. Emellertid, den resulterande optimeringsproblem är utmanande att lösa på grund av icke-smoothness av 2,1 -norm legalisering. I det här dokumentet föreslår vi att beräkningen ska påskyndas genom att den omformuleras till två motsvarande problem med smidig konvex optimering som sedan löses via Nesterovs metod – en optimal förstaklassig svart-box-metod för smidig konvex optimering. En viktig byggsten för att lösa omformuleringarna är den euklideiska projektionen. Vi visar att den euklideiska projektionen för den första omformuleringen kan beräknas analytiskt, medan den euklideiska projektionen för den andra kan beräknas i linjär tid. Empiriska utvärderingar av flera datamängder verifierar de föreslagna algoritmernas effektivitet.
Likaså Liu et al REF, lösa l2,1-norm legaliserad regressionsmodell för gemensamt funktionsval från flera uppgifter.
Multi-Task Feature Learning Via Efficient l2,1-Norm Minimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}