A Note On Nonlinear Regression Under L2 Loss

要約

タイトル：L2損失の下での非線形回帰に関するノート

要約：
– L2損失（平方損失）関数を用いた非線形回帰問題について調査する。
– 従来の非線形回帰モデルは、パラメータ集合に関して非凸最適化問題を引き起こすことが多い。
– 従来の最小二乗問題に対して凸な非線形回帰モデルが存在することを示し、より複雑なシステムを設計する際に、より簡単にトレーニングできるモデルを設計するための有望な手段となる可能性がある。

要約(オリジナル)

We investigate the nonlinear regression problem under L2 loss (square loss) functions. Traditional nonlinear regression models often result in non-convex optimization problems with respect to the parameter set. We show that a convex nonlinear regression model exists for the traditional least squares problem, which can be a promising towards designing more complex systems with easier to train models.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI