Regularisierung

Eine Klasse von Techniken, die auf schlecht gestellte oder instabile inversen Probleme und statistische Schätzungen angewendet werden und zusätzliche Nebenbedingungen oder Strafterme einführen, um Lösungen zu stabilisieren und Komplexität zu kontrollieren.

Eine Familie von Techniken, die schlecht gestellte oder schlecht konditionierte Probleme durch Hinzufügen von Information, Nebenbedingungen oder Glättungstermen (Regularisierer) stabilisiert, um eine wohlgeformte Lösung auszuwählen; häufig in inversen Problemen, Optimierung und maschinellem Lernen verwendet.

Eine Familie von Verfahren, die ein mathematisches Objekt oder Problem so modifizieren, dass Singularitäten oder Nichtwohlgestelltheit beseitigt werden, typischerweise durch Glättung, Regularisierungsstrafe oder Nebenbedingungen, sodass das modifizierte Problem stabiler und besser behandelbar wird.