【源碼】條件隨機場訓練的非均勻隨機平均梯度法

我們應用隨機平均梯度（SAG）算法訓練條件隨機場（CRFs）。 We apply stochastic average gradient (SAG)algorithms for training conditional random fields (CRFs). 我們描述了一種利用CRF梯度中的結構來降低這種線性收斂隨機梯度方法的內存需求的實用方案，提出了一種顯著提高實用性能的非均勻採樣策略，並分

>>阅读原文<<