IMRO：求解 $l_1$ 正则化最小二乘问题的近端拟牛顿法
最优化与控制
2019-01-08 v2
摘要
我们提出了一种近端拟牛顿方法，其在每次迭代中 Hessian 矩阵的近似具有“单位矩阵减去秩一”（IMRO）的特殊格式。所提出的结构使我们能够有效地恢复近端点。该算法被应用于源于诸多领域的 正则化最小二乘问题，包括压缩感知中的稀疏恢复、机器学习与统计学。我们的数值实验表明，针对此类问题，所提出的技术与其他 SOTA 求解器相比极具竞争力。我们还提供了 IMRO 变体的复杂度分析，表明其符合已知的最佳下界。
引用
@article{arxiv.1401.4220,
title = {IMRO: a proximal quasi-Newton method for solving $l_1$-regularized least square problem},
author = {Sahar Karimi and Stephen Vavasis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.4220},
year = {2019}
}