L1比L2更稀疏
1. 简单列子： 一个损失函数L与参数x的关系表示为： 则 加上L2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L1正则化，新的损失函数L ...
原文：LO,L1和L2范式
监督机器学习问题无非就是再规则化参数的同时最小化误差。 最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据 规则化参数的作用： 使得模型简单，且具有好的泛化性能 也就是测试误差小 将人对这个模型的先验知识融入到模型的学习当中，使得模型具有稀疏 低秩 平滑等等特性。 规则化符合奥卡姆剃刀原理 思想：在所有可能选择的模型中，我们应该选择很好地解释已知数据 ...
2017-10-27 11:26 0 2989 推荐指数：
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