核心思路
按输入顺序做 T 轮在线更新。对每条样本先算线性得分 z=b+w⋅x,再过 p=1+e−z1(∣z∣ 过大时直接取 0 或 1)。权重按 w←w−η((p−y)x+λw) 更新,偏置只按 b←b−η(p−y) 更新,正则项不加在 b 上。判定时把 p 向下截断到 k 位小数,再与 θ 比较。
实现方法
用双精度保存 w,b。每一条样本的梯度必须用更新前的 w,b 计算后再写回。截断实现为 ⌊p⋅10k⌋/10k。新请求逐条输出 0 或 1。
某推理服务为在线请求维护 KV 缓存页。已记录 n 条历史请求,每条含 d 维特征 xi,1,…,xi,d 以及溢出标记 yi(1 表示本次导致缓存溢出,0 表示命中已有页)。需要对 m 条新请求判定溢出或命中。
权重 w1,…,wd 与偏置 b 初值均为 0,按输入顺序做 T 轮更新。每一轮扫完所有历史请求;每条先用更新前的 w,b 计算 p,再写回:
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