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弹性网络正则化
结合L1和L2正则化的方法,使用混合参数同时受益于变量选择(L1)和系数稳定性(L2)。
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正则化超参数(λ)
控制正则化方法中惩罚强度的标量参数,平衡数据拟合与模型复杂度。
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正则化因子
应用于目标函数中正则化项的乘性系数,决定惩罚项相对于近似误差的相对权重。
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正则化偏差
正则化在参数估计中引入的系统性偏差,为减少方差和改善泛化能力所必需。
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Frobenius惩罚
基于Frobenius范数的矩阵正则化项,惩罚矩阵所有元素平方和以控制其复杂度。
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核正则化
基于核范数(奇异值之和)的惩罚方法,促进低秩矩阵,在矩阵补全中特别有用。
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λ的交叉验证
使用数据不同分区的系统评估程序,用于选择正则化超参数λ的最优值。
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因子退化
潜在因子幅度任意增大但未改善近似质量的问题,需要通过正则化约束其范数。
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迹正则化
基于矩阵迹(对角元素之和)的惩罚项,用于控制分解中因子的整体规模。
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稀疏系数
控制L1正则化强度的参数,决定潜在因子表示中期望的稀疏程度。
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吉洪诺夫惩罚
应用于反问题的广义L2正则化形式,通过根据预定义的加权矩阵惩罚参数范数来稳定解。
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自适应正则化调整
正则化参数根据数据的局部结构动态变化的方法,在空间的不同区域应用差异化的惩罚。
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