标签： optimization machine-learning signal-processing
我正在研究使用SGD的在线机器学习方案。然而，在我的情况下，梯度的计算是相当的和谐。相邻的输入样本非常相似。因此，我不想测量每个新样本的渐变和更新，但是当输入发生显着变化时偶尔会更新。我希望这个更新方案在数学上是合理的，因为这个将在我的硕士论文中。
我的问题是： 1）这有意义还是有更好的策略？ 2）什么可能是“投入的充分变化”的一个很好的衡量标准？ （我使用时间序列）
非常感谢！