Near-Optimal Data-Driven l1-Regularization
l1-Regularisierung ist ein allgemein bekannter Ansatz um unterbestimmte Gleichungssysteme zu lösen. Der Anteil der Regularisierung wird von einem Regularisierungsparameter kontrolliert. Obwohl es bereits zahlreiche Techniken gibt, diesen Parameter zu wählen, ist die korrekte Wahl nach wie vor eine Herausforderung. In dieser Arbeit schlagen wir einen datengestützten Ansatz vor, der nicht auf Wissen über den Rauschpegel beruht. Die Idee ist den ...