CINECA IRIS Institutional Research Information System
IRIS è la soluzione IT che facilita la raccolta e la gestione dei dati relativi alle attività e ai prodotti della ricerca. Fornisce a ricercatori, amministratori e valutatori gli strumenti per monitorare i risultati della ricerca, aumentarne la visibilità e allocare in modo efficace le risorse disponibili.
EnglishIn this work we study performances of different machine learning models by focusing on regularization properties in order to explain different phenomena that are observed in practice. We consider linear models on possibly infinite dimensionale feature space that are trained by optimizing an empirical mean squared errror. We study regularization properties of accelerated method like Nesterov or $ u$-method and properties of interpolating estimator where the main regularization sources vanish to zero and explain different behaviour which can be seen in practical applications.
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| Titolo della tesi: | On the Role of Regularization in Machine Learning: Classical Theory, Computational Aspects and Modern Regimes | |
| Autori: | ||
| Data di discussione: | 31-mag-2022 | |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11567/1081700 | |
| Appare nelle tipologie: | Tesi di dottorato |
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