【摘 要】
:
This paper considers online classification learning algorithms for regularized classification schemes with generalized gradient.A novel capacity independent app
【机 构】
:
Ningbo University,Shaoxing University
【基金项目】
:
the national NSF
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This paper considers online classification learning algorithms for regularized classification schemes with generalized gradient.A novel capacity independent approach is presented.It verifies the strong convergence of sizes and yields satisfactory convergence rates for polynomially decaying step sizes.Compared with the gradient schemes,this al-gorithm needs only less additional assumptions on the loss function and derives a stronger result with respect to the choice of step sizes and the regularization parameters.
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