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：深度学习正则化--L0、L1、L2正则化
概念 L 正则化的值是模型参数中非零参数的个数。 L 正则化表示各个参数绝对值之和。 L 正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 先讨论几个问题： 实现参数的稀疏有什么好处吗 一个好处是可以简化模型，避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数起作用，那么可以对训练数据可以预测的很好，但是对测试数据就只能呵呵了。另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性。 参数 ...
2018-04-03 09:58 0 2593 推荐指数：
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