नियमितीकृत स्थानांतरण अधिगम
नियमितीकृत स्थानांतरण अधिगम एक स्थानांतरण अधिगम पाइपलाइन पर स्पष्ट दंड पद लागू करता है ताकि यह नियंत्रित किया जा सके कि कोई मॉडल नए लक्ष्य डोमेन के अनुकूल होने पर स्रोत-डोमेन ज्ञान से कितना दूर हटता है। यह नियमितीकरण नकारात्मक स्थानांतरण - अप्रासंगिक स्रोत पैटर्न के हानिकारक हस्तांतरण - को हतोत्साहित करता है, जबकि लाभकारी साझा अभ्यावेदन को संरक्षित करता है और लक्ष्य-डोमेन लेबल दुर्लभ होने पर ओवरफिटिंग को रोकता है।
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स्रोत
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A survey on transfer learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
- Li, Z., Nie, F., Chang, X., & Yang, Y. (2014). Beyond trace norm: Robust matrix recovery via bi-sparsity pursuit. In Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp. 1736–1742. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Transfer Learning (Regularization-Constrained Domain Adaptation). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/regularized-transfer-learning
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