L1和L2：损失函数和正则化
作为损失函数 L1范数损失函数 L1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。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范数损失函数 ...
原文：损失函数———有关L1和L2正则项的理解
一 损失函： 模型的结构风险函数包括了 经验风险项 和 正则项，如下所示： 二 损失函数中的正则项 .正则化的概念： 机器学习中都会看到损失函数之后会添加一个额外项，常用的额外项一般有 种，L 正则化和L 正则化。L 和L 可以看做是损失函数的惩罚项，所谓惩罚项是指对损失函数中某些参数做一些限制，以降低模型的复杂度。 L 正则化通过稀疏参数 特征稀疏化，降低权重参数的数量 来降低模型的复杂度 L ...
2019-09-05 16:09 0 892 推荐指数：
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