为什么L1稀疏，L2平滑？
使用机器学习方法解决实际问题时，我们通常要用L1或L2范数做正则化（regularization），从而限制权值大小，减少过拟合风险。特别是在使用梯度下降来做目标函数优化时，很常见的说法是, L1正则化产生稀疏的权值, L2正则化产生平滑的权值。为什么会这样？这里面的本质原因是什么呢？下面 ...
原文：L1比L2更稀疏
. 简单列子： 一个损失函数L与参数x的关系表示为： 则 加上L 正则化，新的损失函数L为： 蓝线 最优点在黄点处，x的绝对值减少了，但依然非零。 如果加上L 正则化，新的损失函数L为： 粉线 最优点为红点，变为 ，L 正则化让参数的最优值变为 ，更稀疏。 L 在江湖上人称Lasso，L 人称Ridge。 两种正则化，能不能将最优的参数变为 ，取决于最原始的损失函数在 点处的导数，如果原始损失函 ...
2017-07-02 03:47 0 2836 推荐指数：
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