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Enregistrement W2113501324 · doi:10.1109/10.867966

Selecting the corner in the L-curve approach to Tikhonov regularization

2000· article· en· W2113501324 sur OpenAlexafffund
Peter R. Johnston, R.M. Gulrajani

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueNumerical methods in inverse problems
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Heart Foundation of Australia
Mots-clésTikhonov regularizationRegularization (linguistics)SmoothingMathematicsCurvatureGaussian noiseResidualCurve fittingRegularization perspectives on support vector machinesGaussian curvatureApplied mathematicsGaussianAlgorithmMathematical optimizationMathematical analysisGeometryComputer scienceInverse problemArtificial intelligenceStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of two methods for selecting the corner in the L-curve approach to Tikhonov regularization is evaluated via computer simulation. These methods are selecting the corner as the point of maximum curvature in the L-curve, and selecting it as the point where the product of abcissa and ordinate is a minimum. It is shown that both these methods resulted in significantly better regularization parameters than that obtained with an often-used empirical Composite REsidual and Smoothing Operator approach, particularly in conditions where correlated geometry noise exceeds Gaussian measurement noise. It is also shown that the regularization parameter that results with the minimum-product method is identical to that selected with another empirical zero-crossing approach proposed earlier.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations149
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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