Vi studerar implicit regularisering när optimera en underdefinierad quadratic mål över en matris X med lutning nedstigning på en faktorisering av X. Vi antar och ger empiriska och teoretiska belägg för att med tillräckligt små stegstorlekar och initiering tillräckligt nära ursprunget, konvergerar lutningen nedstigningen på en fulldimensionell faktorisering till den minsta nukleära normlösningen.
I REF visade författarna att GD med tillräckligt liten stegstorlek och initialisering konvergerar till den minsta nukleära normlösningen.
Implicit Regularization in Matrix Factorization
{'venue': '2018 Information Theory and Applications Workshop (ITA)', 'journal': '2018 Information Theory and Applications Workshop (ITA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}