AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
Elastic Net正則化
L1正則化とL2正則化を組み合わせた手法で、混合パラメータを使用して、変数選択（L1）と係数の安定化（L2）を同時に実現します。
用語
正則化ハイパーパラメータ (λ)
正則化手法においてペナルティの強度を制御するスカラー パラメータで、データへの適合度とモデルの複雑さのバランスを調整します。
用語
正則化係数
目的関数における正則化項に適用される乗数係数で、近似誤差に対するペナルティの相対的な重みを決定します。
用語
正則化バイアス
正則化によってパラメータ推定値に導入される体系的な歪みで、分散を低減し汎化性能を向上させるために必要となります。
用語
フロベニウスペナルティ
フロベニウスノルムに基づく行列の正則化項で、行列の全要素の二乗和にペナルティを課すことでその複雑さを制御します。
用語
核正則化
特異値の和（核ノルム）に基づくペナルティで、低ランク行列を優先し、特に行列補完において有用です。
用語
λの交差検証
正則化ハイパーパラメータλの最適値を選択するために、データの異なる分割を使用して体系的に評価を行う手順です。
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因子の縮退
潜在因子の大きさが近似の品質を向上させることなく任意に大きくなってしまう問題で、そのノルムを制約するために正則化が必要となります。
用語
トレース正則化
行列のトレース（対角成分の和）に基づくペナルティ項で、分解における因子の全体的なスケールを制御するために使用されます。
用語
スパース性係数
L1正則化の強度を制御するパラメータで、潜在因子の表現における望ましいスパース性のレベルを決定します。
用語
チホノフのペナルティ
逆問題に適用されるL2正則化の一般化された形式で、あらかじめ定義された重み行列に基づいてパラメータのノルムにペナルティを課すことで解を安定化させます。
用語
適応的正則化調整
データの局所構造に応じて正則化パラメータが動的に変化する手法で、空間の領域ごとに異なるペナルティを適用します。
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