Accelerated Proximal Gradient Method/FISTA
机器学习中的优化问题是一个长久而古老的问题，下面介绍一种经典方法：
APG方法(或者称为FISTA方法)的步骤为：
迭代复杂度为：
F(αk)−F(α)≤O(1k2)F(\alpha^{k})-F(\alpha)\leq O(\frac{1}{k^2})F(αk)−F(α)≤O(k21).
step3中等式第二项称为momentum of sequence {αk}k=1∞\{\alpha_{k}\}_{k=1}^{\infty}{αk}k=1∞.
尽管APG方法具有很强的迭代复杂度，但对于实际应用来说，它仍然不够有效。在下面，我们描述了几种著名的策略，使APG方法实际有效。
1.Backtracking Strategy
2.Decreasing Strategy for LkL_{k}Lk.
3. Restarting Strategy
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