正则化的具体做法
流形正则化公式推导
流形正则化公式是一种用于解决数据过拟合问题的方法，它使用正则化方法对模型进行约束。在推导流形正则化公式时，我们需要假设数据分布在一个流形（即一个多维连续空间）上，我们的目标是在流形上到一个平滑的函数来最小化误差。
首先，我们将数据表示为一个矩阵X，其中每一行是一个数据样本，每一列是一个特征。然后我们引入一个流形变量Z，它表示数据在流形上的表示。我们假设数据在流形上服从高斯分布，并且我们可以通过最小化流形上的拉普拉斯矩阵L来到流形的结构。
然后，我们将目标函数表示为误差函数和正则化项之和，其中误差函数表示模型的性能，正则化项约束模型的复杂度。我们使用L2正则化项，将模型参数的平方和作为正则化项，然后加上流形项，它是流形变量Z和模型输出的相似度的负数。
最后，我们使用拉格朗日乘子法将约束条件融入目标函数中，并通过求导来最小化目标函数。最终得到流形正则化公式，它包含了误差项、参数惩罚项和流形约束项三个部分，通过设置不同的参数可以控制它们之间的权重和影响程度。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。