Регуляризация многообразия
term_id: manifold_regularization
Category: training_techniques
Definition
Регуляризация многообразия расширяет традиционные методы регуляризации за счет учета внутренней геометрии распределения данных. Она основывается на предположении, что точки высокоразмерных данных лежат на многообразии низкой размерности, что позволяет использовать графовую структуру для наложения ограничений на гладкость функции потерь.
Summary
Полуобучающийся метод обучения, предполагающий, что данные лежат на многообразии низкой размерности, и использующий эту геометрическую структуру для регуляризации модели.
Key Concepts
- Полуобучающееся обучение
- Многообразие данных
- Графовый лапласиан
- Априорное предположение о гладкости
Use Cases
- Классификация текста при ограниченном количестве размеченных данных
- Задачи распознавания изображений
- Анализ биомедицинских данных