Многозадачное обучение

Многозадачное обучение Регуляризатор — это метод, который добавляет штраф к функции потерь для регуляризации.  Регуляризатор может быть использован для решения […]

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:

Многозадачное обучение — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх