基于Capped L1罚函数的组稀疏模型

摘要

近年来,稀疏化研究在人工智能领域非常流行。变量之间往往存在组结构,Group Lasso利用这种组结构并且可以实现变量组选择。将Capped L1罚推广到变量组选择情形下,提出能够和Group Lasso一样实现变量组选择的GroupCapped L1,然后利用块坐标下降算法求解Group Capped L1的最优化问题。通过实验证明与Group Lasso相比,所提出的Group Capped L1是一种有竞争力的方法。