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 ...
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:
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 ...
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 ...
L1范數與L2范數 L1范數與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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
{align*} \] 向量的范數定義 \[\begin{align*} \vec x &= ...
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 ...