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low rank regularization
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连接性塑造矩阵完备性模型的隐式正则化
矩阵分解模型在理解超参数模型的隐含偏差方面,作为一个重要的测试平台已被广泛研究。本文系统地研究了矩阵分解模型在解决矩阵补全问题时的隐含正则化,通过实验证明观测数据的连接性在隐含偏差中起着关键作用,其随着观察次数的增加由低核范数转变为低秩解。
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a month ago
深度图像修复:低秩矩阵完成的低梯度正则化优化
本研究提出了一种针对深度图像修复的新的低梯度正则化方法,试图更好地利用深度图像的属性,将其与低秩正则化相结合,得到了实验效果比传统的稀疏梯度正则化更好的低秩低梯度方法。
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8 years ago
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