Matrixregularisatie
term_id: matrix_regularization
Category: training_techniques
Definition
Matrixregularisatie breidt scalaire regularisatieconcepten uit naar matrices, vaak gebruikt in multitask learning of aanbevelingssystemen. Het legt beperkingen op aan de norm van gewichtsmatrices, zoals de Frobenius-norm of kernnorm, om de complexiteit van het model te beheersen.
Summary
Een techniek die strafftermen toepast op matrixgewaardeerde parameters om overfitting te voorkomen en structurele eigenschappen zoals sparseheid af te dwingen.
Key Concepts
- Frobenius-norm
- Kernnorm
- Voorkomen van overfitting
- Laag-rang benadering
Use Cases
- Samenwerkende filteren
- Multitask learning
- Dimensionaliteitsreductie