一类不可微优化算法在解决线性分类问题中的创新应用与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在优化领域中，不可微优化算法占据着重要地位，其主要聚焦于解决目标函数或约束函数中存在不可微点的优化问题。这类问题广泛存在于诸多科学与工程领域，如机器学习、信号处理、图像处理以及金融等。在实际应用场景里，由于受到测量误差、模型简化以及数据噪声等多种因素的干扰，目标函数往往难以保持光滑可微的特性，此时传统基于梯度信息的优化算法便会陷入困境。不可微优化算法的诞生，为解决这类复杂问题开辟了新的途径。例如在机器学习的模型训练过程中，正则化项的引入常常会致使目标函数不可微，像L1正则化项会使得目标函数在某些点处的