我应该考虑使用哪种学习算法来训练对数线性回归模型？

你应该使用梯度下降算法来训练对数线性回归模型。梯度下降算法是一种常用的优化算法，可以用于训练对数线性回归模型。它可以通过迭代地调整模型参数，不断逼近最小化损失函数的值，从而获得最佳的模型性能。

此外，你还可以考虑使用随机梯度下降算法，它是一种梯度下降算法的变种，可以在每次迭代中随机选择一个样本进行优化，从而加速模型的训练过程。

如果你想要更加高效地训练对数线性回归模型，你可以考虑使用 L1 正则化，它可以有效地减少模型参数的数量，从而提高训练效率和模型性能。

总之，你应该根据你的具体需求和数据情况，选择最适合的算法来训练对数线性回归模型。