1. 简单列子： 一个损失函数L与参数x的关系表示为： 则 加上L2正则化，新的损失函数L为：（蓝线） 最优点在黄点处，x的绝对值减少了，但依然非零。 如果加上L1正则化，新的损失函数L ...

什么是L1/L2/L3 Cache? Cache Memory也被称为Cache，是存储器子系统的组成部分，存放着程序经常使用的指令和数据，这就是Cache的传统定义。从广义的角度上看，Cache是快设备为了缓解访问慢设备延时的预留的Buffer，从而可以在掩盖访问延时的同时，尽可能地提高 ...

题目：一个二叉树，如果每一个层的结点数都达到最大值，则这个二叉树就是完美二叉树。对于深度为 D 的，有 N 个结点的二叉树，若其结点对应于相同深度完美二叉树的层序遍历的前 N 个结点，这样的树就是完全 ...

读了博主https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888的文章做简要的记录。 范数可以当作距离来理解。 L1范数： 曼哈顿距离，公式如下： ，机器学习中的L1范数应用形式为：，为L1范数。 L2范数： 欧式距离 ...

L1范数与L2范数​ ​ L1范数与L2范数在机器学习中，是常用的两个正则项，都可以防止过拟合的现象。L1范数的正则项优化参数具有稀疏特性，可用于特征选择；L2范数正则项优化的参数较小，具有较好的抗干扰能力。 1. 防止过拟合 ​ L2正则项优化目标函数时，一般倾向于构造构造较小参数，一般 ...

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 ...

引自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/83131026 1、L1 loss 在零点不平滑，用的较少 ，、一般来说，L1正则会制造稀疏的特征，大部分无用特征的权重会被置为02、Smooth L1 Loss 修改零点不平滑问题 ， L1-smooth比L2 ...

使用机器学习方法解决实际问题时，我们通常要用L1或L2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, L1正则化产生稀疏的权值, L2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 ...