1樓：Martin Tan
雖然樓主沒有說明背景，我大概能猜出來怎麼回事。
這個式子顯然不是普通CD的步長。問題應該在於這個優化問題應該有x每個分量都不小於0的約束。
max中右邊一項實際上就是個梯度下降，1/beta相當於步長。而左邊一項相當於乙個projection，它保證了迭代後的點滿足x_j>=0的約束。
2樓：Sam Wang
是選擇在這個coordinate上能走的最長的長度。也就是目標函式在選定coordinate後，把其他coordinate看做constant，在選定coordinate上求能updata的最大值。
經典的SCD或Online Learning方法一般設步長引數(learning rate)為1/t, 這樣能保證如果起點在最優點附近時收斂到最優點，詳細見Bottou和Murata的文章
當然也有通過每步學習learning rate, 即learning of learning rate, 詳見Amari的文章
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扎姆Zam 個人譯配 起來，歌唱 一起走向勝利 團結之聲 已經在向前進 與我並肩同行 你會看見 我們的歌聲像紅旗一樣飄揚 在紅色的曙光 新的生活 很快就要到來 起來，戰鬥 人民走向勝利 新的生活 變的更加美好 不要忘記 勝利就在眼前 一聲呼喊 千百萬不願做奴隸的人們 發出自由呼喊 召喚我們無懼向前進...
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