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通过顺序随机嵌入对高维非凸函数进行无导数优化
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上传时间: 2021-03-06
详细说明:无导数优化方法适用于复杂的优化问题,但难以扩展到高维度(例如,大于1,000)。 以前,随机嵌入技术已被证明成功地解决了具有低有效尺寸的高尺寸问题。 但是,在许多应用中假设有效尺寸较低是不现实的。 本文转向研究具有较低的最佳“有效”维数的高维问题,该维数使所有维数都有效,但其中许多只具有有限的有限效应。我们对此类问题的随机嵌入性质进行了刻画,并提出了建议顺序随机嵌入(SRE)以减少嵌入间隙,同时在低维空间中运行优化算法。我们将SRE应用于几种最新的无导数优化方法,并对合成函数以及具有100,000个变量的非凸分类任务,实验结果验证了SRE的有效性。
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