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Safe Screening Rules for Group SLOPE
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-05981-9_1.png)
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摘要
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在高维稀疏学习中，变量选择是一个具有挑战性的问题，尤其是在存在组结构的情况下。组SLOPE模型在自适应选择预测变量组方面表现良好。然而，组SLOPE中的块不可分组效应使得现有方法要么无效，要么效率低下。因此，组SLOPE在实际高维场景中往往会带来显著的计算成本和内存使用。为克服这一问题，我们为组SLOPE模型引入了一种安全筛选规则，通过处理块不可分组效应，高效识别系数为零的不活跃组。通过在训练过程中排除这些不活跃组，我们在计算效率和内存使用方面实现了显著提升。重要的是，所提出的筛选规则可以无缝集成到现有求解器中，适用于批处理和随机算法。理论上，我们证明所提出的筛选规则可以安全地与现有优化算法结合使用，确保与原始方法获得相同的结果。实验结果表明，我们的方法能够有效检测不活跃特征组，并在不牺牲准确性的前提下显著提升计算效率。
Keyword:
Safe Screening Rules
Group SLOPE
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