ノイズありL1ノルム最小化の理論 ぱらぱらめくる『スパース性に基づく機械学習』
- ノイズがあると、理論的な「場所」からずれているので、「ノイズなしなら満足する」はずのモデルでも、ノイズのせいで、探索が失敗するところにデータ点が現れることもある
- 色々理論が提示され、ノイズなし条件よりきつい条件が出るが、それに「強凸性」などという表現を使うらしい
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