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正則化オンライン学習
正則化オンライン学習は、各重み更新に正則化ペナルティを組み込むことで、オンライン学習パラダイムを拡張したものです。これにより、モデルの複雑さを制御しながら、一度に1つの例を処理します。Follow-the-Regularized-Leader (FTRL) や Regularized Dual Averaging (RDA) などのアルゴリズムは、このアプローチを大規模に実用化し、ストリーミングデータ上でスパースで適切にキャリブレーションされたモデルを可能にします。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Online Learning (Online Learning with Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/regularized-online-learning
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