原文:L1范数与L2范数正则化

虽然我们不断追求更好的模型泛化力,但是因为未知数据无法预测,所以又期望模型可以充分利用训练数据,避免欠拟合。这就要求在增加模型复杂度 提高在可观测数据上的性能表现得同时,又需要兼顾模型的泛化力,防止发生过拟合的情况。为了平衡这两难的选择,通常采用两种模型正则化的方法:L 范数正则化与L 范数正则化。 正则化的目的:提高模型在未知测试数据上的泛化力,避免参数过拟合。 正则化常见方法:在原模型优化目 ...

2018-08-03 11:53 0 798 推荐指数:

查看详情

L0、L1L2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、L1L2L_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 ...

Thu Oct 31 23:47:00 CST 2019 0 440
L1,L2范数正则化 到lasso ridge regression

一、范数 L1L2这种在机器学习方面叫做正则化,统计学领域的人喊她惩罚项,数学界会喊她范数L0范数 表示向量x">xx中非零元素的个数。 L1范数 表示向量x">中非零元素的绝对值之和。 x">L2范数 表示向量元素的平方和再开平方 在p范数下定义的单位球(unit ball ...

Sat Mar 17 00:23:00 CST 2018 0 984
L1L2 详解(范数、损失函数、正则化)

一、易混概念 对于一些常见的距离先做一个简单的说明 1.欧式距离 假设X和Y都是一个n维的向量,即 则欧氏距离: 2.L2范数 假设X是n维的特征 L2范数: 3.闵可夫斯基距离 这里的p值是一个变量,当p=2的时候就得到了欧氏距离。 4.曼哈顿距离 来源于 ...

Thu Apr 07 22:33:00 CST 2022 0 1145
L1范数L2范数

L1范数L2范数​ ​ L1范数L2范数在机器学习中,是常用的两个正则项,都可以防止过拟合的现象。L1范数正则项优化参数具有稀疏特性,可用于特征选择;L2范数正则项优化的参数较小,具有较好的抗干扰能力。 1. 防止过拟合 ​ L2正则项优化目标函数时,一般倾向于构造构造较小参数,一般 ...

Sat Mar 30 19:10:00 CST 2019 0 569
L0、L1L2范数、核范数(转)

L0、L1L2范数、核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则。我们先简单的来理解下常用的L0、L1L2和核范数规则。最后聊下规则项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限,以下都是我一些浅显的看法 ...

Sun Oct 26 04:53:00 CST 2014 1 27188
L1正则化L2正则化

  L1L2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。L1正则化的解具有稀疏性,可用于特征选择。L2正则化的解都比较小,抗扰动能力强。 L2正则化   对模型参数的L2正则项为      即权重向量中各个元素的平方和,通常取1/2。L2正则也经常被称作“权重衰减 ...

Fri Sep 29 01:58:00 CST 2017 0 9067
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM