Week3を終えてCourse 2: “Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization”修了。これでやっと5コース中2コースが完了。まだ折り返し地点にも到達してない。

＜#量子論の参考書＞ 「ゲージ場の量子論Ⅱ」 (培風館1989九後) p78より引用: 『まず 「#無限大」という #量 を #直接 扱うことはできないので， #正則化(regularization) と呼ばれる #手続き で， とにかく #Feynmanグラフ の #積分 が #収束 して well-definedに なるようにする。』

昨日CausalImpactの理解のためにSpike-and-Slab事前分布について調べてたけど、Pythonのtfcausalimpactで使われてるのSparseLinearRegressionだった。 Sparsity information and regularization in the horseshoe and other shrinkage priors projecteuclid.org/journals/elect…

「日本語表記の『正則化』」という用例を見た。 機械学習しか思い浮かばない頭になっていたが、よくよく考えると英語の regularization も「規則正しくする」が原義か。

Course 2: “Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization”: Week 1終わった。

MIRU2024 の Oral（採択率31%👀）に "Adaptive Block Sparse Regularization under Arbitrary Linear Transform" が採択されました！