為什么L1稀疏，L2平滑？
使用機器學習方法解決實際問題時，我們通常要用L1或L2范數做正則化（regularization），從而限制權值大小，減少過擬合風險。特別是在使用梯度下降來做目標函數優化時，很常見的說法是, L1正則化產生稀疏的權值, L2正則化產生平滑的權值。為什么會這樣？這里面的本質原因是什么呢？下面 ...
原文：L1比L2更稀疏
. 簡單列子： 一個損失函數L與參數x的關系表示為： 則 加上L 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L 正則化，新的損失函數L為： 粉線 最優點為紅點，變為 ，L 正則化讓參數的最優值變為 ，更稀疏。 L 在江湖上人稱Lasso，L 人稱Ridge。 兩種正則化，能不能將最優的參數變為 ，取決於最原始的損失函數在 點處的導數，如果原始損失函 ...
2017-07-02 03:47 0 2836 推薦指數：
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