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优化问题中的正则项作用

时间:2014-02-22 16:27:28      阅读:422      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

      有些话只有经过思考或者经历,才能真正明白它的含义。            ----题记

      以前看书或者文章的时候,经常看到一个术语正则化项(regularation term),刚开始的时候不明白,后来查阅书籍,找到过答案。但是,仅仅是在印象中停留了一下而已。直到昨天翻看武汉大学出版社出版的黄象鼎等编著的《非线性数值分析的理论与方法》中关于适定性的概念,联系到最近看过的优化目标函数,好像终于明白了正则项的作用,简言之:

     正则项的加入使原来的非适定问题变为适定问题。

     一个例子是,图像去噪的目标函数,如果只考虑一项(去噪后的图像的像素平均值和原图像一致),问题就有无穷多组解。但是,加上正则项(一般的是BV范数)以后,问题的解就变成唯一的了。

      剩下的问题就是什么是适定问题?什么是不适定问题?

      定解问题是适定的,是指它具备如下三个条件:

      (1)问题的解存在;

      (2)问题的解唯一;

      (3)解连续依赖于定解条件,即定解条件(数据)改变很小时,相应的解也改变很小,也就是解具有稳定性。

       不满足上述三个条件之一的问题称为不适定(ill-posed)问题。特别地,对不满足第三个条件的定解问题,称为Hadamard意义下的不适定问题。

 

参考文献:

     (1)《非线性数值分析的理论与方法》,黄象鼎等著,武汉大学出版社,2004年9月。

优化问题中的正则项作用

原文:http://www.cnblogs.com/liuyc/p/regularation-term.html

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