Also known as: SRM
SRM (Structural Risk Minimization) — принцип обучения, балансирующий прогнозную эффективность и сложность модели. Он стремится выбирать модели, которые хорошо соответствуют обучающим данным, но остаются достаточно простыми, чтобы обобщаться на новые данные.
An algorithm that balances two goals: - The need to build the most predictive model (for example, lowest loss). - The need to keep the model as simple as possible (for example, strong regularization). For example, a function that minimizes loss+regularization on the training set is a structural risk minimization algorithm. Contrast with empirical risk minimization.