Optimality conditions for locally Lipschitz optimization with l0regularization

优化在线的一篇文章 给机器学习奠定理论基础； 本文主要研究有限维空间中具有l0正则化的局部Lipschitz优化问题（LLOP），该问题通常是NP难的，但在统计，压缩感测和深度学习中具有很高的适用性。首先，针对该问题引入两类固定点：亚微分固定点和近端固定点。其次，基于这两个概念，我们分析了具有l0-正则化的LLOP的一阶必要/充分最优条件。最后，我们提供两个示例来说明所提出的最优性条件的有效性。