预验证岭回归是高维数据逻辑回归的高效替代方案
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。给定一篇研究论文,从中提取出代表其主要主题和研究领域的五个关键词,并用一句简明扼要的中文句子对论文进行总结。
本研究探讨了线性回归中带有L2正则化的问题,通过优化超参数和引入稀疏模型学习策略,减少过度拟合验证数据的风险。数值示例表明,多超参数正则化方法胜过其他回归方法。解析计算梯度比自动微分更高效。适用于过参数化线性参数变化模型。
给定一篇研究论文,从中提取出代表其主要主题和研究领域的五个关键词,并用一句简明扼要的中文句子对论文进行总结。
本研究探讨了线性回归中带有L2正则化的问题,通过优化超参数和引入稀疏模型学习策略,减少过度拟合验证数据的风险。数值示例表明,多超参数正则化方法胜过其他回归方法。解析计算梯度比自动微分更高效。适用于过参数化线性参数变化模型。