Régularisation matricielle
term_id: matrix_regularization
Category: training_techniques
Definition
La régularisation matricielle étend les concepts de régularisation scalaire aux matrices, souvent utilisée dans l’apprentissage multitâche ou les systèmes de recommandation. Elle impose des contraintes sur la norme des matrices de poids, comme la norme de Frobenius ou la norme nucléaire, afin de favoriser des solutions de rang faible ou parcimonieuses.
Summary
Une technique appliquant des termes de pénalité aux paramètres matriciels pour prévenir le surapprentissage et imposer des propriétés structurelles telles que la parcimonie.
Key Concepts
- Norme de Frobenius
- Norme nucléaire
- Prévention du surapprentissage
- Approximation de rang faible
Use Cases
- Filtrage collaboratif
- Apprentissage multitâche
- Réduction de dimensionnalité