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在数学，统计学和计算机科学中，尤其是在机器学习和逆问题中，正则化是添加信息以解决不适定问题或防止过度拟合的过程。 正则化适用于不适定的优化问题中的目标函数。
On the importance of the $\varepsilon$-regularization of the distribution-dependent Mumford-Shah model for hyperspectral image segmentation
Arxiv
0+阅读 · 2024年12月23日
Weighted inhomogeneous regularization for inverse problems with indirect and incomplete measurement data
Arxiv
0+阅读 · 2024年12月13日
The rate of convergence of Bregman proximal methods: Local geometry vs. regularity vs. sharpness
Arxiv
0+阅读 · 2024年12月12日
On the connection between least squares, regularization, and classical shadows
Arxiv
0+阅读 · 2024年12月10日
Solving Self-calibration of ALMA Data with an Optimization Method
Arxiv
0+阅读 · 2024年12月4日
Gaussian Object Carver: Object-Compositional Gaussian Splatting with surfaces completion
Arxiv
0+阅读 · 2024年12月3日
Empirical Bayes estimation: When does $g$-modeling beat $f$-modeling in theory (and in practice)?
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月19日
Extended Neural Contractive Dynamical Systems: On Multiple Tasks and Riemannian Safety Regions
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月20日
Unsupervised Domain Adaptation for RF-based Gesture Recognition
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月16日
Extended Neural Contractive Dynamical Systems: On Multiple Tasks and Riemannian Safety Regions
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月18日
Existence of solutions to numerical schemes using regularization: application to two-phase flow in porous media schemes
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月14日
On the Global Convergence of Risk-Averse Policy Gradient Methods with Expected Conditional Risk Measures
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月5日
Ridge Regularization: an Essential Concept in Data Science
Arxiv
0+阅读 · 2024年10月31日
(FL)$^2$: Overcoming Few Labels in Federated Semi-Supervised Learning
(FL)$^2$: Overcoming Few Labels in Federated Semi-Supervised Learning
Arxiv
0+阅读 · 2024年10月31日
An Iterative Algorithm for Regularized Non-negative Matrix Factorizations
Arxiv
0+阅读 · 2024年10月30日
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