Regularizace na mnohosti
term_id: manifold_regularization
Category: training_techniques
Definition
Regularizace na mnohosti rozšiřuje tradiční metody regulace zahrnutím vnitřní geometrie distribuce dat. Funguje za předpokladu, že body vysokorozměrných dat leží na nebo poblíž nízkorozměrné mnohosti, což umožňuje využít neoznačená data k lepšímu odhadu struktury datového prostoru a zlepšení obecnosti modelu.
Summary
Technika poloodozeného učení, která předpokládá, že data leží na nízkorozměrné mnohosti, a reguluje model na základě této geometrické struktury.
Key Concepts
- Poloodozené učení
- Datová mnohost
- Grafový Laplaceův operátor
- Prior hladkosti
Use Cases
- Klasifikace textu s omezeným počtem štítků
- Úlohy rozpoznávání obrazu
- Analýza biomedicínských dat