FTRL

一、算法原理 二、算法邏輯 三、個人理解 從loss function的形式來看：FTRL就是將RDA-L1的「梯度累加」思想應用在FOBOS-L1上，並施加一個L2正則項。【PS：paper上是沒有加L2正則項的】 這樣達到的效果是： 累積加和限定了新的迭代結果W**不要離「已迭代過的解」太遠**； 因爲調整後的解不會離迭代過的解太遠，所以保證了每次找到讓之前所有損失函數之和最小的參數； 保留的

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