一种双惯性前向后向分裂算法及其在回归与分类问题中的应用
机器学习
2025-05-08 v1 最优化与控制
摘要
本文提出一种带有两个惯性参数的改进前向后向分裂算法。该算法旨在实 Hilbert 空间中寻找一个点，使得一个余强制算子与一个极大单调算子之和在该点处为零。在标准假设下，我们提出的算法证明了弱收敛性。我们展示了大量实验结果，通过将所开发算法与文献中现有的回归与数据分类问题算法进行比较，来展示其行为。此外，这些实现表明，与文献中其他相关算法进行基准测试时，我们提出的算法能产生更优的结果。
引用
@article{arxiv.2505.03794,
title = {A Double Inertial Forward-Backward Splitting Algorithm With Applications to Regression and Classification Problems},
author = {İrfan Işik and Ibrahim Karahan and Okan Erkaymaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.03794},
year = {2025}
}
备注
20 pages, 5 sections, 5 figures, 5 tables