Regularisierung durch strukturelle Sparsity
term_id: structured_sparsity_regularization
Category: training_techniques
Definition
Die Regularisierung durch strukturelle Sparsity erweitert die Standard-L1-Regularisierung, indem sie Nullen in bestimmten Mustern fördert, anstatt einzelne Koeffizienten unabhängig voneinander auf Null zu setzen. Sie integriert Vorwissen über
Summary
Eine Regularisierungstechnik, die Sparsity-Muster basierend auf Vorwissen über Feature-Gruppierungen oder Strukturen innerhalb der Daten erzwingt.
Key Concepts
- Group Lasso
- Feature-Gruppierung
- Sparsity-Recovery
- Integration von Vorwissen
Use Cases
- Genexpressionsanalyse mit Pfadstrukturen
- Bildverarbeitung mit block-sparse Signalen
- Multi-Task-Learning mit gemeinsamen Feature-Sets