Regulierung für tiefes Lernen: Eine Taxonomie

Regulierung ist eine der entscheidenden Zutaten des tiefen Lernens, dennoch hat der Begriff Regulierung verschiedene Definitionen, und Regulierungsmethoden werden oft getrennt voneinander untersucht. In unserer Arbeit präsentieren wir eine systematische, vereinheitlichende Taxonomie zur Kategorisierung vorhandener Methoden. Wir unterscheiden Methoden, die Daten, Netzwerkarchitekturen, Fehlerterme, Regularisierungsbegriffe und Optimierungsverfahren betreffen. Wir geben nicht alle Einzelheiten zu den aufgelisteten Methoden an; stattdessen bieten wir einen Überblick, wie die Methoden in sinnvolle Kategorien und Unterkategorien eingeordnet werden können. Dies hilft, Verbindungen und grundlegende Ähnlichkeiten zwischen ihnen zu erkennen. Schließlich geben wir praktische Empfehlungen sowohl für Anwender als auch für Entwickler neuer Regulierungsmethoden.