L0惩罚最小二乘问题的节点筛选测试及其补充材料
信号处理
2022-02-04 v2
摘要
我们提出了一种新颖的筛选方法，用于在求解l0惩罚最小二乘问题的通用分支定界（BnB）算法中安全地丢弃无关节点。我们的贡献是一组两个简单的测试，用于检测不可能产生最优解的可行向量集。这使得可以剪枝BnB搜索树的节点，从而减少整体优化时间。我们贡献的一个基石是不同节点上测试之间的嵌套性质，这使得能够以较低的计算成本实现它们。我们的工作利用了安全筛选的概念（该概念在稀疏诱导凸问题中广为人知）以及该领域在l0惩罚回归问题上的一些最新进展。
引用
@article{arxiv.2110.07308,
title = {Node-screening tests for L0-penalized least-squares problem with supplementary material},
author = {Théo Guyard and Cédric Herzet and Clément Elvira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.07308},
year = {2022}
}