文件名称:
distributed_optimization-源码
开发工具:
文件大小: 11kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-07
详细说明：这是在高维空间上进行分布式套索CTA算法的实验。
快速开始
python main.py
配置说明
参数全部在config.json文件中控制。 此json文件包含以下部分：
多处理
实验
数据
网络
解算器
多处理
实验
本节是对实验的概括。
经验值
我们可以实验几个变量，但是每个实验只包含一个实验变量。 有效的实验参数包括：
ñ
p
s
ķ
西格玛
米
方法
步长
constraint_param（lmda或r）
阴谋
本部分决定要绘制的线型图x_axis和y_axis设置要绘制的变量。 x_axis通常放置实验变量或迭代； y_axis通常会造成损失。 您可能需要绘制两种损失：optimization_log_loss或statistic_log_loss。 堆栈显示了将用于将它们放在同一线图中的变量。 例如，您可能需要放置模型或实验参数。\
数据
网络
解算器
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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