10:39arXiv cs.LG@Till Richter, Niki KilbertusOrthoReg提出了一种正交正则化方法,直接惩罚符号组件与神经组件的重叠,防止符号结构被神经残差吸收。相比标准L2正则化,该方法在符号组件通过稀疏发现学习时仍能保持互补分解。在部分库不匹配的基准动力系统上,OrthoReg改善了符号恢复准确性和分布外泛化性能。论文OrthoReg动力系统混合建模正则化符号回归推荐理由:这篇论文提出OrthoReg,解决了混合建模中神经网络容易学走符号部分的问题,实验效果明显,写代码的朋友可以看看。原文