FTRL（Follow-the-Regularized-Leader）是一种优化算法，用于解决大规模线性分类问题。其工作原理基于对梯度的估计，并结合了L1和L2正则化项来实现稀疏性和模型参数的平滑性。这个算法在处理高维稀疏数据时表现出色，特别适用于在线学习和大规模数据集。

FTRL优化器的主要思想是根据每一次迭代更新的结果来动态调整学习率，并利用正则化项控制模型的复杂度。具体而言，FTRL通过维护两组参数，一组用于表示线性模型的权重，另一组用于存储关于每个参数的累积梯度信息。

在每次迭代中，FTRL首先更新累积梯度信息，然后基于这些信息计算每个参数的学习率。该学习率会随着参数值的不断更新而动态调整，以实现更好的收敛性能。此外，FTRL还会根据正则化项对参数进行修剪，促使模型向更简单的方向发展，在一定程度上避免过拟合问题。

总的来说，FTRL优化器在大规模线性分类问题中得到广泛应用，具有较好的收敛性能和稀疏性特征，能够有效处理高维稀疏数据，是机器学习领域中一个重要且有效的优化算法。