L1与L2损失函数和正则化的区别
L2范数 的损失函数； 2) L1正则化 vs L2正则化。 作为损失函数 L1范数损失函数， ...
原文：L1和L2：损失函数和正则化
作为损失函数 L 范数损失函数 L 范数损失函数，也被称之为平均绝对值误差 MAE 。总的来说，它把目标值 Y i 与估计值 f x i 的绝对差值的总和最小化。 S frac N sum i n Y i f x i L 范数损失函数 L 范数损失函数，也被称为均方误差 MSE, mean squared error ，总的来说，它把目标值 Y i 与估计值 f x i 的差值的平方和最小化。 S ...
2020-01-29 15:16 0 744 推荐指数：
相关推荐
L1,L2正则化与损失
L1和L2是指范数，分别为1范数和2范数。 损失 L1损失 MAE(Mean absolute error)损失就是L1损失，目标值\(\boldsymbol{y}\)，目标函数\(f(\cdot)\)，输入值\(\boldsymbol{x}\)，则： \[\begin ...
L1和L2 详解(范数、损失函数、正则化)
)^2}$ 2.L2范数 假设X是n维的特征$X=（x_1, x_2, x_3, … x_n）$ L2 ...
L1和L2 详解(范数、损失函数、正则化)
美国纽约市曼哈顿区，因为曼哈顿是方方正正的。 二、损失函数 L1和L2都可以做损失函数使用。 1. ...
L1正则化和L2正则化
”（weight decay）和“岭回归”。 设带L2正则化的损失函数： 假设损失函数在 ...
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 ...
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 ...
损失函数公式推导以及L2正则化
损失函数公式推导以及L2正则化 假设预测函数为 \(h\)，预测函数中出现的所有常量为 \(\Theta\)（常量可能不止一个，所以用大写的来表示） 例如 \(h=ax+bx^2+c\)，那么 \(\Theta=(a,b,c)\) 那么 \(h_{\Theta ...