표현 정리는 통계적 학습의 정리로, 재생 커널 힐베르트 공간에서 정규화된 위험 함수의 최소값이 커널 함수의 선형 조합으로 표현될 수 있음을 보여줍니다.

실제 적용 사례

L2 정규화 문제에 관하여:

표현 정리는 모든 L2 정규화된 문제에 대해 최적의 w*는 βn과 Zn의 선형 조합을 통해 얻을 수 있다고 말합니다.

정리중요성

• 정규화된 경험적 위험 최소화 문제를 단순화했습니다.
• 무한 차원 최소화 문제는 최적 계수를 찾는 3차원 벡터로 축소되며, 이는 표준 함수 최소화 알고리즘을 통해 해결될 수 있습니다.
• 일반적인 기계 학습 문제를 구현 가능한 알고리즘으로 일반화하기 위한 이론적 기초를 제공합니다.

관련 용어: 선형 조합, L2 정규화