Convergence Rate Analysis of Proximal Iteratively Reweighted l1 Methods for lp Regularization Problems
2021-01-11
状态已发表
摘要

In this paper, we focus on the local convergence rate analysis of the proximal iteratively reweighted l1 algorithms for solving lp regularization problems, which are widely applied for inducing sparse solutions. We show that if the Kurdyka- Lojasiewicz (KL) property is satisfied, the algorithm converges to a unique first-order stationary point; furthermore, the algorithm has local linear convergence or local sublinear convergence. The theoretical results we derived are much stronger than the existing results for iteratively reweighted l1 algorithms.

关键词Kurdyka-Lojasiewicz property iteratively reweighted algorithm lp regularization convergence rate
DOIarXiv:2007.05747
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出处Arxiv
WOS记录号PPRN:10473932
WOS类目Mathematics
资助项目National Natural Science Foundation of China[12001367]
文献类型预印本
条目标识符https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/348429
专题信息科学与技术学院
信息科学与技术学院_PI研究组_王浩组
信息科学与技术学院_硕士生
作者单位
1.ShanghaiTech Univ, Sch Informat Sci & Technol, Shanghai, Peoples R China
2.Univ Washington, Dept Math, Seattle, WA 98195, USA
推荐引用方式
GB/T 7714
Wang, Hao,Zeng, Hao,Wang, Jiashan. Convergence Rate Analysis of Proximal Iteratively Reweighted l1 Methods for lp Regularization Problems. 2021.
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