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作者 kevin1ptt 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共27則
限定看板:DataScience
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4F推: Done12/26 23:22
12F→: 推!04/06 16:47
13F→: 第二篇論文的實驗做得很有趣04/06 16:48
6F推: 推田神!04/06 16:46
7F推: 推數學史!04/06 16:37
6F推: https://i.imgur.com/B5W1aK6.jpg04/06 15:57
7F→: https://i.imgur.com/PSWgTj4.jpg04/06 15:59
9F→: 圖畫得有點醜哈哈,不過 norm regularization term04/06 16:00
10F→: 可以對應到一個等價的 norm-constrained problem04/06 16:01
11F→: 大概是 min_x f(x) + ||x||_p^p, p = 1 or 2 可以轉成04/06 16:03
12F→: min_x f(x), subject to ||x||_p <= C04/06 16:04
13F→: 樓上上的忘了加權重了QQ,不過樓上的C會根據權重決定04/06 16:04
14F→: 然後回到那兩張圖XD 灰色是f的等高線,x = [x1, x2]^T04/06 16:05
15F→: 然後灰色中間是minimum(這樣畫是假設f是棒棒convex)04/06 16:06
16F→: 可以看出/想像在多數convex f的情況下,當我們從最小點04/06 16:09
17F→: 一圈圈往外面走、直到和norm ball相切,就是找到答案了04/06 16:10
18F→: 然後L2 ball因為是圓圓胖胖的,所以在任何點都一樣容易04/06 16:11
19F→: 被圈圈碰到;但L1 ball是方方尖尖的,所以圈圈很容易04/06 16:12
20F→: 是切在頂點,就會造成稀疏的x啦~04/06 16:13
21F→: 不過這個太直觀了,而且實際上也不一定會真的轉換問題04/06 16:14
22F→: 實際上有些L1-reg.問題的解法是「刻意」弄出0的04/06 16:15
23F→: 比如說OWLQN會在一個維度想要變號的時候不讓他變號,04/06 16:17
24F→: 就讓他撞到0的牆,如果下一步gradient夠大才讓他變過去04/06 16:18
25F推: https://i.imgur.com/uqPv5lw.jpg04/06 16:22
26F→: 這樣可以讓很多gradient很小的維度都被「困在」0,04/06 16:23
27F→: 最後的x就會一堆0 耶~(又亂畫圖XD)04/06 16:24
3F推: 推推!希望交流的風氣可以帶起來03/17 12:32
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