[发明专利]一种基于正则化的在线指数凹优化方法在审
| 申请号： | 202310718754.X | 申请日： | 2023-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN116842708A | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 冯尊磊;杨旭;宛袁玉;宋杰;宋明黎 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F16/215;G06F18/214;G06F18/24 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于正则化的在线指数凹优化方法，包含：步骤1.收集公开数据集，对数据集进行数据清洗和分析；步骤2.对参数进行初始化设置；分别对四个参数进行初始化设置；步骤3.对获得的在线数据，根据学习到的模型给出决策，然后获得本轮基于真实标签与决策差异的损失；步骤4.根据损失函数信息做决策更新；决策更新主要分成两个部分：对每个损失函数中的指数凹部分执行ONS迭代、对正则化部分使用近端映射；步骤5.记录本轮学习到的参数，基于此得到一个模型，该模型用于步骤3中，然后重复步骤3和步骤4，对参数不断进行学习和更新，直至完成T轮博弈。本发明有能力利用的指数凹性来实现与ONS相同的遗憾界并达到正则化的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 正则 在线 指数 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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