L1和L2正则化。L1为什么能产生稀疏值，L2更平滑
参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35356992 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25707761 https:/ ...
原文：为什么L1稀疏，L2平滑？
使用机器学习方法解决实际问题时，我们通常要用L 或L 范数做正则化 regularization ，从而限制权值大小，减少过拟合风险。特别是在使用梯度下降来做目标函数优化时，很常见的说法是, L 正则化产生稀疏的权值, L 正则化产生平滑的权值。为什么会这样 这里面的本质原因是什么呢 下面我们从两个角度来解释这个问题。 角度一：数学公式 这个角度从权值的更新公式来看权值的收敛结果。 首先来看看L ...
2018-09-25 21:51 0 1654 推荐指数：
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