regularization parameter 正则化参数 ; 正则参数 ; 规整化参数 ; 平衡参数 adaptive regularization 自适应正则化 ; 自适应规整化 ; 自适应的正则 ; 自适应正则
基于6个网页-相关网页
regularization parameter 正则化参数 ; 正则参数 ; 规整化参数 ; 平衡参数 adaptive regularization 自适应正则化 ; 自适应规整化 ; 自适应的正则 ; 自适应正则
基于6个网页-相关网页
adaptive regularization parameter 变正则参数 ; 自适应的正则参数
regularization parameter choice rule 正则化参数选取准则
near-optimal regularization parameter 近似最优参数
parameter regularization 参数正则化 ; 参数规整化
Two-parameter regularization method 双参数正则化方法
However, how to set this parameter automatically has not been well solved before. In SRDA, this regularization parameter was only set as a constant, which is obviously suboptimal.
SRDA的正则化参数的估计在以往的研究中没有得到很好的解决。
参考来源 - 基于图的半监督学习和维数约简方法及其应用研究Moreover,a convenient method for selecting the regularization parameter is presented by pursuiting the intersection point of fitting error curve and sparsity measure curve.
进一步,通过寻找拟合误差曲线和稀疏性度量函数曲线的交点实现了正则化参数的方便选择。
参考来源 - 基于稀疏贝叶斯学习的雷达目标成像技术·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
At the same time, the method to choose regularization parameter adaptively is given.
同时给出一种自适应确定正则化参数的方法。
By apriori choosing regularization parameter, optimal convergence order of the regularized solution is obtained.
通过适当选取正则参数，证明了正则解具有最优的渐近收敛阶。
Choosing a small regularization parameter or shortening the inversion range properly can help improve the inversion quality.
合理选择小正则化参数或者缩小反演范围能改善反演质量。
应用推荐