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：l2-loss，l2正则化，l2范数，欧式距离
欧式距离： l 范数： l 正则化： l loss 也叫平方损失函数 ： http: openaccess.thecvf.com content cvpr papers Li Mimicking Very Efficient CVPR paper.pdf 总结：l 范数和欧式距离很像，都是开根号。l 正则化和l loss都是直接开平方。上面这篇mimic的paper，就是用的l loss，可以看到 ...
2018-08-24 18:18 0 5981 推荐指数：
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L1和L2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 ...
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一、范数 L1、L2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 ...
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正则化（L1和L2正则）
稀疏性表示数据中心0占比比较大 引西瓜书中P252原文： 对于损失函数后面加入惩罚函数可以降低过拟合的风险，惩罚函数使用L2范数，则称为岭回归，L2范数相当与给w加入先验，需要要求w满足某一分布，L2范数表示数据服从高斯分布，而L1范数表示数据服从拉普拉斯分布。从拉普拉斯函数和高斯 ...