行列正則化
term_id: matrix_regularization
Category: training_techniques
Definition
行列正則化は、スカラー正則化の概念を行列に拡張したもので、マルチタスク学習や推薦システムなどでよく使用されます。重み行列のノルム（例えば、フロベニウスノルムや核ノルム）に対して制約を課すことで、モデルの複雑さを抑制し、一般化性能を向上させます。特に、低ランク近似を促進することで、データの潜在的な構造を捉えるのに役立ちます。
Summary
過学習を防ぎ、スパース性などの構造的性質を強制するために、行列値パラメータに罰則項を適用する技法。
Key Concepts
- フロベニウスノルム
- 核ノルム
- 過学習防止
- 低ランク近似
Use Cases
- 協調フィルタリング
- マルチタスク学習
- 次元削減