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Empirical Bayes Estimation for L1 Regularization: A Detailed Analysis in the One-Parameter Lasso Model 다음에 대한 경험적 베이즈 추정 L1 정규화: 단일 매개변수 올가미 모델의 세부 분석

Tsukasa YOSHIDA, Kazuho WATANABE

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요약 :

올가미 회귀 기반 L1 정규화는 가장 널리 사용되는 희소 추정 방법 중 하나입니다. 정규화 정도를 결정하는 정규화 매개변수를 미리 적절하게 설정해 주어야 하는 경우가 많습니다. 경험적 베이즈 접근법은 정규화 매개변수를 추정하는 효과적인 방법을 제공하지만 해당 솔루션은 아직 올가미 회귀 모델에서 완전히 조사되지 않았습니다. 본 연구에서는 올가미 회귀의 단일 매개변수 모델의 경험적 베이즈 추정기를 분석하고 그 고유성과 특성을 보여줍니다. 또한, 이 추정기를 변분 근사치와 비교하여 정확도를 평가합니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E101-A No.12 pp.2184-2191
발행일
2018/12/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E101.A.2184
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Information Theory and Its Applications)
범주
기계 학습

작성자

Tsukasa YOSHIDA
  Toyohashi University of Technology
Kazuho WATANABE
  Toyohashi University of Technology

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