圖正則化是機器學習中的基本技術,涉及建立一個圖,其中節點表示資料點,邊表示資料點之間的關係。在使用 TensorFlow 的神經結構化學習 (NSL) 背景下,圖是透過定義資料點的相似性或關係如何連接來建構的。創建此圖的責任在於設計模型的資料科學家或機器學習工程師。
要在 NSL 中建立用於圖正則化的圖,通常遵循以下步驟:
1. 數據表示:第一步是以合適的格式表示資料點。這可能涉及將資料點編碼為捕獲資料相關資訊的特徵向量或嵌入。
2. 相似度測量:接下來,定義相似性度量來量化資料點之間的關係。這可以基於各種度量,例如歐幾里德距離、餘弦相似度或基於圖形的度量(例如最短路徑)。
3. 閾值:根據所使用的相似性度量,可以應用閾值來確定圖中哪些資料點是連接的。相似度高於閾值的數據點透過圖中的邊連接。
4. 圖構建:使用計算的相似性和閾值,建立圖結構,其中節點表示資料點,邊表示資料點之間的關係。該圖是在 NSL 框架中應用圖正則化技術的基礎。
5. 納入模型:一旦建立了圖,它就會作為正則化項整合到機器學習模型中。透過在訓練期間利用圖結構,模型可以從圖中編碼的資料和關係中學習,從而提高泛化表現。
例如,在有標記和未標記資料點可用的半監督學習任務中,圖正則化可以幫助透過圖傳播標籤訊息,以增強模型對未標記資料點的預測。透過利用資料點之間的關係,模型可以學習更穩健的表示,以捕捉資料分佈的底層結構。
使用 TensorFlow 的 NSL 上下文中的圖正則化涉及建立一個圖,其中節點表示資料點,邊表示資料點之間的關係。創建此圖的責任在於資料科學家或機器學習工程師,他們定義資料表示、相似性度量、閾值和圖構建步驟,以將圖合併到機器學習模型中以提高效能。
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