L0、L1、L2范数正则化
一、范数的概念 向量范数是定义了向量的类似于长度的性质，满足正定，齐次，三角不等式的关系就称作范数。 一般分为L0、L1、L2与L_infinity范数。 二、范数正则化背景 1. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while ...
原文：L1正则化和L2正则化
L 和L 正则都是比较常见和常用的正则化项，都可以达到防止过拟合的效果。L 正则化的解具有稀疏性，可用于特征选择。L 正则化的解都比较小，抗扰动能力强。 L 正则化 对模型参数的L 正则项为 即权重向量中各个元素的平方和，通常取 。L 正则也经常被称作 权重衰减 weight decay 和 岭回归 。 设带L 正则化的损失函数： 假设损失函数在二维上求解，则可以画出图像 彩色实线是的等值线，黑 ...
2017-09-28 17:58 0 9067 推荐指数：
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L1,L2正则化代码
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正则化项L1和L2的区别
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