正则化项L1和L2的区别
https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 一、概括： L1和L2是正则化项，又叫做罚项，是为了限制模型 ...
原文：学习笔记234—正则化项L1和L2的区别
一 概括： L 和L 是正则化项，又叫做罚项，是为了限制模型的参数，防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。 二 区别： .L 是模型各个参数的绝对值之和。 L 是模型各个参数的平方和的开方值。 .L 会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是 . 因为最优的参数值很大概率出现在坐标轴上，这样就会导致某一维的权重为 ，产生稀疏权重矩阵 L 会选择更多的特征，这些特征都会接近于 。 最优的参数值很小概 ...
2021-08-27 17:21 0 145 推荐指数：
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