原文:稀疏編碼學習筆記(二)L2范數

L 范數 除了L 范數,還有一種更受寵幸的規則化范數是L 范數: W 。它也不遜於L 范數,它有兩個美稱,在回歸里面,有人把有它的回歸叫 嶺回歸 Ridge Regression ,有人也叫它 權值衰減weight decay 。這用的很多吧,因為它的強大功效是改善機器學習里面一個非常重要的問題:過擬合。至於過擬合是什么,上面也解釋了,就是模型訓練時候的誤差很小,但在測試的時候誤差很大,也就是我 ...

2014-08-27 11:40 0 4434 推薦指數:

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深度學習——L0、L1及L2范數

才能保證測試誤差也小,而模型簡單就是通過規則函數來實現的。 規則化項可以是模型參數向量的范數。如:L ...

Mon Nov 19 19:36:00 CST 2018 0 1434
機器學習筆記-L2正則化、L1正則化與稀疏

L2正則化、L1正則化與稀疏性 [抄書] 《百面機器學習:算法工程師帶你去面試》 為什么希望模型參數具有稀疏性呢?稀疏性,說白了就是模型的很多參數是0。這相當於對模型進行了一次特征選擇,只留下一些比較重要的特征,提高模型的泛化能力,降低過擬合的可能。在實際應用中,機器學習模型的輸入 ...

Tue Jun 02 00:15:00 CST 2020 0 705
L1范數L2范數

L1范數L2范數​ ​ L1范數L2范數在機器學習中,是常用的兩個正則項,都可以防止過擬合的現象。L1范數的正則項優化參數具有稀疏特性,可用於特征選擇;L2范數正則項優化的參數較小,具有較好的抗干擾能力。 1. 防止過擬合 ​ L2正則項優化目標函數時,一般傾向於構造構造較小參數,一般 ...

Sat Mar 30 19:10:00 CST 2019 0 569
機器學習中的規則化范數(L0, L1, L2, 核范數)

目錄: 一、L0,L1范數 二、L2范數 三、核范數 今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題:過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規則化。最后聊下規則化項參數的選擇問題。這里因為篇幅比較龐大,為了不嚇到大家,我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限 ...

Mon May 05 21:12:00 CST 2014 6 6753
機器學習中的范數規則化之(一)L0、L1與L2范數

今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題:過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規則化。最后聊下規則化項參數的選擇問題。這里因為篇幅比較龐大,為了不嚇到大家,我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限,以下都是我一些淺顯的看法,如果理解存在錯誤,希望大家不吝指正。謝謝 ...

Wed Aug 17 17:38:00 CST 2016 4 22102
L1比L2稀疏

1. 簡單列子: 一個損失函數L與參數x的關系表示為: 則 加上L2正則化,新的損失函數L為:(藍線) 最優點在黃點處,x的絕對值減少了,但依然非零。 如果加上L1正則化,新的損失函數L ...

Sun Jul 02 11:47:00 CST 2017 0 2836
向量的L2范數求導

{align*} \] 向量的范數定義 \[\begin{align*} \vec x &= ...

Thu Sep 14 18:36:00 CST 2017 2 16668
概念理解_L2范數(歐幾里得范數

轉載來自:https://www.cnblogs.com/lhfhaifeng/p/10671349.html L1范數 L1范數是指向量中各個元素絕對值之和 L2范數 L2范數、歐幾里得范數一些概念。 首先,明確一點,常用到的幾個概念,含義相同。 歐幾里得范數 ...

Sun Jul 26 18:25:00 CST 2020 0 535
 
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