Régularisation de variété
term_id: manifold_regularization
Category: training_techniques
Definition
La régularisation de variété étend les méthodes de régularisation traditionnelles en incorporant la géométrie intrinsèque de la distribution des données. Elle repose sur l’hypothèse que les points de données de haute dimension sont structurés selon une variété de faible dimension, permettant ainsi d’exploiter la topologie sous-jacente pour améliorer la généralisation du modèle.
Summary
Une technique d’apprentissage semi-supervisé qui suppose que les données reposent sur une variété de faible dimension et régularise le modèle en fonction de cette structure géométrique.
Key Concepts
- Apprentissage semi-supervisé
- Variété de données
- Laplacien de graphe
- Prior de lissage
Use Cases
- Classification de texte avec peu d’étiquettes
- Tâches de reconnaissance d’images
- Analyse de données biomédicales