一种利用 Cumulative Penalty 训练 L1 正则 Log-linear 模型的随机梯度下降法

        Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则。但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高难以真正产生稀疏性等问题。本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Training for L1-regularized Log-linear Models with Cumulative Penalty (2009)后整理的读书笔记,文中提出了一种基于累积惩罚的 SGD 方法,可以克服上述提到的两个问题。

 






 


作者: peghoty 

出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/30049501

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posted @ 2014-06-11 14:06  peghoty  阅读(457)  评论(0编辑  收藏