Apprendimento Online Regolarizzato
L'apprendimento online regolarizzato estende il paradigma dell'apprendimento online incorporando una penalità di regolarizzazione in ogni aggiornamento dei pesi, controllando la complessità del modello durante l'elaborazione dei dati un esempio alla volta. Algoritmi come Follow-the-Regularized-Leader (FTRL) e Regularized Dual Averaging (RDA) rendono questo approccio pratico su larga scala, abilitando modelli sparsi e ben calibrati su dati in streaming.
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Fonti
- Xiao, L. (2010). Dual Averaging Methods for Regularized Stochastic and Online Optimization. Journal of Machine Learning Research, 11, 2543–2596. link ↗
- Shalev-Shwartz, S. (2012). Online Learning and Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Machine Learning, 4(2), 107–194. DOI: 10.1561/2200000018 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Online Learning (Online Learning with Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/regularized-online-learning
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