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：L1,L2正则化与损失
L 和L 是指范数，分别为 范数和 范数。 损失 L 损失 MAE Mean absolute error 损失就是L 损失，目标值 boldsymbol y ，目标函数 f cdot ，输入值 boldsymbol x ，则： begin aligned L amp f boldsymbol x boldsymbol y amp sum limits i f x i y i end aligne ...
2021-01-13 21:54 0 475 推荐指数：
相关推荐
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， ...
L1正则化和L2正则化
L1和L2正则都是比较常见和常用的正则化项，都可以达到防止过拟合的效果。L1正则化的解具有稀疏性，可用于特征选择。L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。 L2正则化 对模型参数的L2正则项为 即权重向量中各个元素的平方和，通常取1/2。L2正则也经常被称作“权重衰减 ...
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 ...
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. ...
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 ...
L1和L2正则化。L1为什么能产生稀疏值，L2更平滑
首先正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化的值会越大。 正则化是结构风 ...