В чем преимущества аддитивной регуляризации перед классической в машинном обучении?

Возможно, имелись в виду преимущества подхода аддитивной регуляризации тематических моделей (ARTM) в машинном обучении. 25 Некоторые из них:

• Быстрота обучения. 2 Подход ARTM считается одним из самых быстрых по времени обучения тематической модели. 2
• Мультимодальность. 2 С помощью ARTM можно строить модели, которые учитывают дополнительную информацию, содержащуюся в коллекциях документов, и не всегда являющуюся обычным текстом. 2
• Возможность комбинирования разнообразных свойств. 3 Подход допускает комбинирование в любых сочетаниях таких свойств, как иерархичность, динамичность, мультиязычность и другие. 3
• Учёт лингвистических требований и экстралингвистических данных. 5 ARTM позволяет решить проблему некорректности задачи тематического моделирования и учесть в модели эти данные. 5