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正则详解
最近有在面试一些公司，有被问题关于lr的一些问题，还有包括L 和L 正则的一些问题，回答的不是很好，发现有时候自己明白了，过了一阵子又会忘记，现在整理整理，写成博客防止以后再次忘记 我们基于lr模型来讲正则，首先y sigmiod wx b 这是基本的lr模型。损失函数为 , 交叉熵， L 正则： l 正则： 使用等高线图来表示原目标函数的图像为 假定只有两个参数 ： 也就是说，当参数w amp ...
2021-05-12 11:51 0 1598 推荐指数：
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