L1范数与L2范数正则化
2018-1-26 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：L1范数 ...
原文：L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法
L L 范数最小化问题 迭代收缩算法 涉及L L 范数的机器学习问题非常常见，例如我们遇到的去噪 稀疏表示和压缩感知。一般而言，这类问题可以表示为： min bf z bf z text subject to: frac bf x bf A bf z leq epsilon 由于 L 范数存在着NP难的问题，因此我们一般会用 L 范数来替代 L 范数，得到关于 bf z 的如下问题： f bf z ...
2018-11-09 17:46 0 2258 推荐指数：
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