矩阵正则化
term_id: matrix_regularization
Category: training_techniques
Definition
矩阵正则化将标量正则化的概念扩展到矩阵，常用于多任务学习或推荐系统。它对权重矩阵的范数施加约束，例如弗罗贝尼乌斯范数或核范数，以鼓励低秩近似或稀疏解，从而提高模型的泛化能力。
Summary
一种将惩罚项应用于矩阵值参数的技术，以防止过拟合并强制执行稀疏性等结构属性。
Key Concepts
- 弗罗贝尼乌斯范数
- 核范数
- 防止过拟合
- 低秩近似
Use Cases
- 协同过滤
- 多任务学习
- 降维