L1和hingo loss 不是处处可导咋使用LBFGS等优化算法呢第一个问题

第一个问题，如果采用了次微分(subdifferential)，常见的方法是随便选择次微分集合中的任意一个次梯度(subgradient)参与优化过程。另外，在次微分这个概念下其实有一大类算法，比如subdifferential algorithm， cutting plane method， bundle method ，等等。所以并不是说简单套用次梯度的概念就能够天下大吉了。
【L1和hingo loss 不是处处可导咋使用LBFGS等优化算法呢】 第二个问题，楼上已经有回答了。建议你plot(max(0,x)^2)试试。

■网友
这是个trivial的问题，你把max(0,x)函数图像画出来就知道了
■网友
常用的两种解法：sub-gradient和proximal gradient

L1和hingo loss 不是处处可导咋使用LBFGS等优化算法呢

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