带s-差分正则化的稀疏优化问题
信息论
2019-05-14 v1 math.IT
摘要
本文提出了一种用于稀疏恢复问题的s-差分类型正则化，它是常规惩罚函数R(x)与其对应的s截断函数R(xs)之差。首先，我们给出了L0约束问题与无约束s-差分惩罚正则化问题之间的等价条件。接下来，我们选择前向-后向分裂（FBS）方法来求解非凸正则化函数，并进一步推导了带有一些常用R(x)的s-差分正则化的近端映射的闭式解，这使得FBS简便且快速。我们还证明了所提算法生成的序列的任意聚点收敛到驻点。数值实验证明了所提s-差分正则化相较于其他一些现有惩罚函数的有效性。
引用
@article{arxiv.1905.04474,
title = {Sparse Optimization Problem with s-difference Regularization},
author = {Yuli Sun and Xiang Tan and Xiao Li and Lin Lei and Gangyao Kuang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.04474},
year = {2019}
}
备注
20 pages, 5 figures