Matrixregularisierung
term_id: matrix_regularization
Category: training_techniques
Definition
Die Matrixregularisierung erweitert skalare Regularisierungskonzepte auf Matrizen und wird häufig im Multi-Task-Lernen oder Empfehlungssystemen eingesetzt. Sie legt Einschränkungen für die Norm von Gewichtsmatrizen fest, wie z. B. die
Summary
Eine Technik, die Strafterme auf matrixwertige Parameter anwendet, um Überanpassung zu verhindern und strukturelle Eigenschaften wie Sparsity durchzusetzen.
Key Concepts
- Frobenius-Norm
- Kernnorm
- Verhinderung von Überanpassung
- Approximation niedrigen Rangs
Use Cases
- Kollaboratives Filtern
- Multi-Task-Lernen
- Dimensionsreduktion