L0、L1與L2范數、核范數（轉）
L0、L1與L2范數、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，以下都是我一些淺顯的看法 ...
原文：圖像分析之梯度L0范數平滑
本文是Image Smoothing via L Gradient Minimization一文的筆記。L GradientSmoothing的formulation與TV和WLS等基於變分的模型很相似，所以本文重在推導。讀者需注意，本文采用的符號標記與原論文不同，筆者覺得本文采用的符號標記表達力更強些，且不容易產生歧義。本文重寫了原論文中的問題描述，推導了原論文中的公式 ，筆者還推導了一個新的向 ...
2016-01-12 12:07 16 4380 推薦指數：
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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 ...