Многозадачное обучение

• Регуляризатор — это метод, который добавляет штраф к функции потерь для регуляризации. 
• Регуляризатор может быть использован для решения задач с большим количеством параметров. 
• Регуляризатор основан на псевдообращении матрицы A и контролирует тяжесть штрафа. 
• Выходная метрика может быть альтернативной метрикой на YT. 
• Отображение выходных данных может быть использовано для кодирования сложных структур. 
• При линейных отображениях L, можно показать, что A = L⊤L. 
• Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.