我在网上发现了这个资料,我不明白为什么等式(5) 等式(6)?如何扣除?
给定字典D,如果可以的话,向量x具有稀疏性 完全写成s列的线性组合 D.作为所有稀疏表示的基础的重要结果 分类框架是稀疏提供的保证 恢复结果,对于具有稀疏有界的特征向量x 从上面乘以一个常数,取决于D,x可以恢复
答案 0 :(得分:1)
这不是拉格朗日乘数的一个例子,这两个方程不相等。然而,该论文并未声明这一点:文中指出公式(5)被“修改”以得到公式(6)。
使用拉格朗日乘数将导致两个方程的耦合系统。注意公式(6)如何不完全强制执行约束Dc=x
,它只是最小化其残差。那不是一回事。 (6)的解c
通常不满足Dc=x
,而(5)的解c
总是必须满足它的定义。
实际上做的是使用惩罚词来表达约束。参数lambda
表示对最小化c的l1范数与最小化约束的残差x - Dc
的重视程度。
所以,(5)对允许值c
施加了严格的约束,而(6)基本上说,“我有两件事,我都喜欢有点小......找到我妥协了。“
答案 1 :(得分:0)
您应该阅读Lagrange multiplier。这是一种最大化或最小化函数的简单方法,该函数必须同时满足等式约束(而不是不等式)。