L1 正则 和 L2 正则的区别
L1，L2正则都可以看成是 条件限制，即 $\Vert w \Vert \leq c$ $\Vert w \Vert^2 \leq c$ 当w为2维向量时，可以看到，它们限定的取值范围如下图： 所以它们对模型的限定不同 而对于一般问题来说，L1 正则往往取到 ...
原文：L1和L2 loss的区别
引自：https: zhuanlan.zhihu.com p L loss 在零点不平滑，用的较少 ， 一般来说，L 正则会制造稀疏的特征，大部分无用特征的权重会被置为 Smooth L Loss 修改零点不平滑问题 ，L smooth比L 范数的对异常值的鲁棒性更强。 L loss：对离群点比较敏感，如果feature 是 unbounded的话，需要好好调整学习率，防止出现梯度爆炸的情况 f ...
2019-10-25 16:52 0 1078 推荐指数：
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