結構風險最小化

結構風險最小化（Structural Risk Minimization, SRM）是一種機器學習和統計學習的理論，它強調在學習過程中不僅要考慮訓練數據的經驗風險，還要考慮模型複雜度所導致的泛化風險。結構風險最小化理論認為，學習機器的性能不僅取決於其在訓練數據上的性能，還取決於其泛化能力，即在未見過的數據上的表現。

結構風險最小化方法通常包括以下幾個步驟：

經驗風險最小化（ERM）：首先，最小化學習算法在訓練數據上的誤差，這通常通過最小化經驗風險（訓練誤差）來實現。
模型選擇：選擇一個適當的模型結構，避免過擬合。模型過於複雜時，往往會在訓練數據上表現很好，但在新數據上表現不佳。
正則化：通過在學習目標中加入正則化項，來降低模型複雜度。正則化項通常與模型的參數相關，比如L1正則化和L2正則化。
交叉驗證：使用交叉驗證等技術來評估學習算法在未見過的數據上的泛化能力。

結構風險最小化的目標是找到一個在訓練數據上表現良好，同時在未見過的數據上也能保持良好性能的模型。這通常意味著要在模型的準確性和模型的簡單性之間尋找一個平衡點。通過正則化等技術，可以促進模型泛化能力的提高，從而減少結構風險。