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    L1正則化問(wèn)題的對(duì)偶性理論*

    2015-06-13 04:37:22吳焚供
    關(guān)鍵詞:對(duì)偶正則廣東

    吳焚供

    (1. 華南師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,廣州 廣東 510631;2. 廣東第二師范學(xué)院數(shù)學(xué)系,廣州 廣東 510303)

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    L1正則化問(wèn)題的對(duì)偶性理論*

    吳焚供1,2

    (1. 華南師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,廣州 廣東 510631;2. 廣東第二師范學(xué)院數(shù)學(xué)系,廣州 廣東 510303)

    L1正則化問(wèn)題是一個(gè)非光滑的無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題,在變量選擇,數(shù)據(jù)壓縮和圖像處理等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。給出了L1問(wèn)題最優(yōu)解存在的新的必要條件和充分條件,利用這些條件構(gòu)造出L1正則化問(wèn)題的一個(gè)Mond-Weir型對(duì)偶問(wèn)題,最后給出了相應(yīng)的弱對(duì)偶定理和強(qiáng)對(duì)偶定理。

    L1正則化;最優(yōu)解;對(duì)偶問(wèn)題

    正則化問(wèn)題近年來(lái)備受關(guān)注,許多研究者考慮如下的Lp最小化問(wèn)題

    minF(x)=f(x)+ρ‖

    其中f(x):Rn→R 為一光滑函數(shù),ρ為一給定的非負(fù)正則化參數(shù),p∈[0,1],變量x∈Rn,‖x‖p為定義在Rn上的Lp擬范數(shù),當(dāng)0

    Lp正則化問(wèn)題的一個(gè)重要的情況是如下的L2-

    Lp最小化問(wèn)題

    (1)

    其中‖·‖為歐幾里得范數(shù),A∈Rm×n,m

    minF(x)=f(x)+ρ‖x‖1

    (2)

    該問(wèn)題在文[7]和文[1]中分別被稱為L(zhǎng)ASSO和BasisPursuit。他們證明了L1正則化問(wèn)題與L0正則化問(wèn)題在稀疏重建的意義下是等價(jià)的,從而L0正則化所要求的NP組合優(yōu)化問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為L(zhǎng)1罰優(yōu)化問(wèn)題。基于上述學(xué)者的工作,L1正則化成為當(dāng)今數(shù)據(jù)分析的主流工具之一。

    (3)

    其中▽if(x)=?f(x)/?xi,sign(t)為符號(hào)函數(shù)。條件(3)在文[9]中被敘述為如下的等價(jià)形式在這些理論的基礎(chǔ)上

    x= sign (x-τ▽f(x))⊙

    max{ |x-τ▽f(x)|-τρ,0} ,τ> 0

    max{▽f(x)-ρ,min{x,▽f(x)+ρ}}=0

    在這些理論的基礎(chǔ)上,一些有效求解L1問(wèn)題的算法得以建立,具體可參考文[9-11]等。

    然而L1正則化問(wèn)題畢竟是非光滑優(yōu)化問(wèn)題,若能構(gòu)造出其光滑的對(duì)偶問(wèn)題,則更有效的求解該問(wèn)題便是有可能的。另一方面,早在1974年Mond[12]和1981年Mond和Weir[13]便考慮了一類特殊的不可微優(yōu)化問(wèn)題的對(duì)偶問(wèn)題, 受其工作的啟發(fā),運(yùn)用類似的方法構(gòu)造出L1正則化問(wèn)題的一個(gè)光滑的對(duì)偶問(wèn)題,我們稱之為Mond-Weir型對(duì)偶。

    1 最優(yōu)性條件

    考慮原始問(wèn)題(P)

    minF(x)=f(x)+ρ‖x‖1

    證明 記S={y|y=▽f(x0)+ρw,wTx0=‖x0‖1,w∈Rn,|wi|≤1,i=1,2,…,n},若不存在w∈Rn使命題成立,則0?S,由于S是閉凸集,根據(jù)凸集分離定理,存在z′∈Rn及α∈R,使得

    z′Ty≤α<0,?y∈S

    (4)

    取w∈Rn,使得

    這與假設(shè)Z0=?矛盾。

    定理2(必要條件) 若x0是問(wèn)題(P)的解,則存在w∈Rn,使得

    ▽f(x0)+ρw=0

    (5)

    (6)

    (7)

    證明 若x0是問(wèn)題(P)的解,則對(duì)任意給定的z∈Rn,及任意的實(shí)數(shù)α>0,有

    F(x0+αz)-F(x0) =

    兩邊除以α并令α→0+,則對(duì)任意的z∈Rn,

    即Z0=?,所以由引理,定理結(jié)論成立。

    定理3(充分條件) 若f為凸函數(shù),且存在x0,w∈Rn使(x0,w)滿足▽f(x0)+ρw=0及‖w‖1≤1,則x0是問(wèn)題(P)的解。

    證明 對(duì)任意的x∈Rn,由f(x)是凸函數(shù),所以

    F(x)-F(x0)=f(x)+ρ‖x‖1-f(x0)-ρ‖x0‖1≥

    (x-x0)T▽f(x0)+ρ‖x‖1-ρ‖x0‖1

    再由式(5)-(6)及xTw≤‖x‖1·‖w‖1,有

    2 對(duì)偶性定理

    以下我們均假設(shè)f是凸函數(shù),我們將建立起原問(wèn)題(P)與如下問(wèn)題(D)的對(duì)偶關(guān)系。

    (D) maxG(u)=f(u)-uT▽f(u)

    s.t.▽f(u)+ρw=0

    (8)

    ‖w‖1≤1

    (9)

    記問(wèn)題(P)的可行域?yàn)棣窹,問(wèn)題(D)的可行域?yàn)棣窪。

    定理4(弱對(duì)偶定理) 問(wèn)題(P)的下確界大于或等于問(wèn)題(D)的上確界。

    證明 對(duì)任意x∈ΩP,(u,w)∈ΩD,

    F(x)-G(u)=f(x)+ρ‖x‖1-f(u)+

    uT▽f(u)≥(x-u)T▽f(u)+ρ‖x‖1+uT▽f(u)

    根據(jù)式(8)-(9),有

    F(x)-G(u)≥ρ(‖x‖1-xTw)≥0

    所以結(jié)論成立。

    定理5(強(qiáng)對(duì)偶定理) 若x0∈Rn是原問(wèn)題(P)的一個(gè)最優(yōu)解,則若存在w∈Rn,使(x0,w)∈ΩD,則(x0,w)必是問(wèn)題(D)的解,且兩問(wèn)題的最值相等。

    證明 若x0是問(wèn)題(P)的解,則由定理2存在w使式(5)-(7)成立,而且有

    ▽f(x0)=

    再由定理4,只要(x0,w)∈ΩD,則(x0,w)∈ΩD必是(D)的解。

    [1]CHENSS,DONOHODL,SAUNDERSMA.Atomicdecompositionbybasispursuit[J].SIAMJournalonScientificComputing, 1998, 20(1): 33-61.

    [2]CHARTRANDR.Exactreconstructionofsparsesignalsvianonconvexminimization[J].SignalProcessingLetters,IEEE, 2007, 14(10): 707-710.

    [3]CHARTRANDR,STANEVAV.Restrictedisometrypropertiesandnonconvexcompressivesensing[J].InverseProblems, 2008, 24(3): 035020.

    [4]CHENX,ZHOUW.Smoothingnonlinearconjugategradientmethodforimagerestorationusingnonsmoothnonconvexminimization[J].SIAMJournalonImagingSciences, 2010, 3(4): 765-790.

    [5]DONOHODL.Compressedsensing[J].InformationTheory,IEEETransactionson, 2006, 52(4): 1289-1306.

    [6]FANJ,LIR.Variableselectionvianonconcavepenalizedlikelihoodanditsoracleproperties[J].JournaloftheAmericanStatisticalAssociation, 2001, 96(456): 1348-1360.

    [7]TIBSHIRANIR.Regressionshrinkageandselectionviathelasso[J].JournaloftheRoyalStatisticalSociety:SeriesB(Methodological), 1996: 267-288.

    [8]CLARKEFH.Optimizationandnonsmoothanalysis[M].SIAM, 1990.

    [9]HALEET,YINW,ZHANGY.Fixed-pointcontinuationforl1-minimization:Methodologyandconvergence[J].SIAMJournalonOptimization, 2008, 19(3): 1107-1130.

    [10]SHEVADESK,KEERTHISS.Asimpleandefficientalgorithmforgeneselectionusingsparselogisticregression[J].Bioinformatics, 2003, 19(17): 2246-2253.

    [11]FUWJ.Penalizedregressions:thebridgeversusthelasso[J].JournalofComputationalandGraphicalStatistics, 1998, 7(3): 397-416.

    [12]BERTRAMM.Aclassofnondifferentiablemathematicalprogrammingproblems[J].JournalofMathematicalAnalysisandApplications,1974, 46:169-174.

    [13]MONDB,WEIRT.Generalizedconcavityandduality[C].GeneralizedConcavityinOptimizationandEconomics, 1981: 263-279.

    Duality Theorem forL1-Regularization Problem

    WUFengong1,2

    (1. Department of Mathematics, South China Normal University, Guangzhou 510631, China; 2. Department of Mathematics, Guangdong University of Education, Guangzhou 510303, China)

    L1-regularizationproblemisanon-smoothunconstrainedoptimizationproblem,whichiswidelyusedinthefieldssuchasvariableselection,datacompressionandimageprocessing.OptimalityconditionsforthesolutionofL1-regularizationproblemisgiven.AndaMond-WeirtypedualproblemforL1-regularizationproblemisformulated,byusingtheseoptimalconditions.Finallyaweakdualitytheoremandastrongdualitytheoremareproved.

    L1-regularization;optimalitycondition;dualproblem

    2014-03-07

    廣東省教育廳科研項(xiàng)目“育苗工程”(自然科學(xué))資助項(xiàng)目(2013LYM_0061)

    吳焚供(1980年生),男;研究方向:最優(yōu)化算法理論;E-mail:wufengong@gdei.edu.cn

    10.1347/j.cnki.acta.snus.2015.01.003

    O

    A

    0529-6579(2015)01-0010-03

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