Работа рассматривает проблему переобучения в машинном обучении и стремится найти баланс между сложностью модели и ее обобщающей способностью. Исследуются различные критерии оценки сложности, включая VC-размерность и сложность Радемахера. В основной части работы проводятся эксперименты с групповой функцией потерь, а также исследуется регуляризация на основе сложности Радемахера. Делаются выводы о влиянии различных регуляризаторов на обучение моделей машинного обучения и предлагается новый подход к регуляризации, учитывающий внутреннюю структуру моделей.

Байрамова Х.Б. (науч. рук. Платонов А.В.) Функциональная сложность моделей машинного обучения // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13738