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.
Полный текст статьи: