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

标签：随机梯度下降   log-linear   最大熵模型   cumulative penalty   l1-regularization   

  
       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）会出现效率不高和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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一种利用 Cumulative Penalty 训练 L1 正则 Log-linear 模型的随机梯度下降法

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原文地址：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/30049501