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FTRL参考论文：AdClickPrediction:aViewfromtheTrenchesFTRL是一种在线学习的训练方法，是一种增量的学习方法，即可以保证训练的精度，又可以保证解的稀疏，非常适合大规模的LR在线训…
但这里的问题是上文中OGD加了L1正则不能产生很好的稀疏性，那么FTRL为什么就能呢？这在后文的具体推导中会逐一显现，耐心看下去就是。另外FTRL2013年的工程论文中也加上了L2正则，所以综合上述几点，FTRL的更新公式变为：
FTRL-Proximal，KDD2013google的论文，带工程实现伪代码，相信当前onlinelearning的实现大都是参照这边paper来的。FTRL-Proximal，融合了RDA和FOBOS的特点，论文的实验对比，在L1正则下，稀疏性与精度都好于RDA和FOBOS。FTRL，即FollowThe
前言这几年在工业界，FTRL基本等价于在线学习。2013年google的论文：AdClickPrediction:aViewfromtheTrenches，给出了FTRL的工程实现，15年的时候，国内开始比较火，我们组也是那个时候尝试了一把，后来16年…
FTRL除了OnlineBayesianLearning，还有一种做法就是FTRL（FollowTheRegularizedLeader）。FTRL的网上资料很多，但是大部分介绍怎么样产生稀疏化解，而往往忽略了FTRL的基本原理。顾名思义，FTRL和稀疏化并没有关系，它只是一种做OnlineLearning
FTRL-ProximalbaselinebaselineRDA+3%0.6%FOBOS+38%0.0%OGD-Count+216%0.0%Table1:FTRLresults,showingtherelativenumberofnon-zerocoecientvaluesandAucLoss(1AUC))forcompetingapproaches(smallernumbersarebet-terforboth).Overall,FTRLgivesbettersparsityforthesameorbetteraccuracy(adetrimentof0.6%
FTRL（FollowtheRegularizedLeader）是由Google的H.BrendanMcMahan在2010年提出的[1]，后来在2011年发表了一篇关于FTRL和AOGD、FOBOS、RDA比较的论文[2]，2013年又和GaryHolt,D.Sculley,MichaelYoung等人发表了一篇关于FTRL工程化实现的论文[3]。.本节我们首先从形式上将L1-FOBOS和L1-RDA...
FTRL是FollowTheRegularizedLeader的缩写，它是Google在2010--2013年三年时间内，从理论研究到实际工程化实现的在线优化算法框架。.FTRL在处理带L1正则化的逻辑回归类模型时，效果非常出色：能够得到性能较好的稀疏解。.中文网络上，已有一些关于FTRL的...
这就是FTRL要解决的问题。FTRL（FollowtheRegularizedLeader）是由Google的H.BrendanMcMahan在2010年提出的，后来在2011年发表了一篇关于FTRL和AOGD、FOBOS、RDA比较的论文，2013年又和GaryHolt,D.Sculley,MichaelYoung等人发表了一篇
当时看论文的时候印象深刻，wide部分是用ftrl做的优化，wide部分可以看做传统的lr，用ftrl优化可以得到稀疏权重，从而降低serving的复杂度。deep部分是神经网络，权重是否稀疏不重要。
FTRL参考论文：AdClickPrediction:aViewfromtheTrenchesFTRL是一种在线学习的训练方法，是一种增量的学习方法，即可以保证训练的精度，又可以保证解的稀疏，非常适合大规模的LR在线训…
但这里的问题是上文中OGD加了L1正则不能产生很好的稀疏性，那么FTRL为什么就能呢？这在后文的具体推导中会逐一显现，耐心看下去就是。另外FTRL2013年的工程论文中也加上了L2正则，所以综合上述几点，FTRL的更新公式变为：
FTRL-Proximal，KDD2013google的论文，带工程实现伪代码，相信当前onlinelearning的实现大都是参照这边paper来的。FTRL-Proximal，融合了RDA和FOBOS的特点，论文的实验对比，在L1正则下，稀疏性与精度都好于RDA和FOBOS。FTRL，即FollowThe
前言这几年在工业界，FTRL基本等价于在线学习。2013年google的论文：AdClickPrediction:aViewfromtheTrenches，给出了FTRL的工程实现，15年的时候，国内开始比较火，我们组也是那个时候尝试了一把，后来16年…
FTRL除了OnlineBayesianLearning，还有一种做法就是FTRL（FollowTheRegularizedLeader）。FTRL的网上资料很多，但是大部分介绍怎么样产生稀疏化解，而往往忽略了FTRL的基本原理。顾名思义，FTRL和稀疏化并没有关系，它只是一种做OnlineLearning
FTRL-ProximalbaselinebaselineRDA+3%0.6%FOBOS+38%0.0%OGD-Count+216%0.0%Table1:FTRLresults,showingtherelativenumberofnon-zerocoecientvaluesandAucLoss(1AUC))forcompetingapproaches(smallernumbersarebet-terforboth).Overall,FTRLgivesbettersparsityforthesameorbetteraccuracy(adetrimentof0.6%
FTRL（FollowtheRegularizedLeader）是由Google的H.BrendanMcMahan在2010年提出的[1]，后来在2011年发表了一篇关于FTRL和AOGD、FOBOS、RDA比较的论文[2]，2013年又和GaryHolt,D.Sculley,MichaelYoung等人发表了一篇关于FTRL工程化实现的论文[3]。.本节我们首先从形式上将L1-FOBOS和L1-RDA...
FTRL是FollowTheRegularizedLeader的缩写，它是Google在2010--2013年三年时间内，从理论研究到实际工程化实现的在线优化算法框架。.FTRL在处理带L1正则化的逻辑回归类模型时，效果非常出色：能够得到性能较好的稀疏解。.中文网络上，已有一些关于FTRL的...
这就是FTRL要解决的问题。FTRL（FollowtheRegularizedLeader）是由Google的H.BrendanMcMahan在2010年提出的，后来在2011年发表了一篇关于FTRL和AOGD、FOBOS、RDA比较的论文，2013年又和GaryHolt,D.Sculley,MichaelYoung等人发表了一篇
当时看论文的时候印象深刻，wide部分是用ftrl做的优化，wide部分可以看做传统的lr，用ftrl优化可以得到稀疏权重，从而降低serving的复杂度。deep部分是神经网络，权重是否稀疏不重要。
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