自适应核范数正则化迹回归的调谐参数选择
统计方法学
2024-05-14 v1 最优化与控制
摘要
正则化模型已应用于众多领域，随着高维数据集的普及而备受青睐。由于调谐参数决定了正则化模型的理论性能与计算效率，调谐参数的选择成为一个基础且重要的问题。我们考虑自适应核范数正则化迹回归的调谐参数选择，该选择通过贝叶斯信息准则（BIC）实现。所提出的 BIC 是在自由度的无偏估计量的帮助下建立的。在某些正则化条件下，证明了该 BIC 能够实现调谐参数选择的秩一致性。即在所选调谐参数下，模型解依概率收敛至真实解，且与真实解具有相同的秩。我们给出了一些数值结果以评估所提 BIC 在调谐参数选择上的性能。
引用
@article{arxiv.2405.06889,
title = {Tuning parameter selection for the adaptive nuclear norm regularized trace regression},
author = {Pan Shang and Lingchen Kong and Yiting Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.06889},
year = {2024}
}