L1正則化和L2正則化
L1和L2正則都是比較常見和常用的正則化項，都可以達到防止過擬合的效果。L1正則化的解具有稀疏性，可用於特征選擇。L2正則化的解都比較小，抗擾動能力強。 L2正則化 對模型參數的L2正則項為 即權重向量中各個元素的平方和，通常取1/2。L2正則也經常被稱作“權重衰減 ...
原文：L1正則化及其推導
L 正則化及其推導 在機器學習的Loss函數中，通常會添加一些正則化 正則化與一些貝葉斯先驗本質上是一致的，比如 L 正則化與高斯先驗是一致的 L 正則化與拉普拉斯先驗是一致的等等，在這里就不展開討論 來降低模型的結構風險，這樣可以使降低模型復雜度 防止參數過大等。大部分的課本和博客都是直接給出了 L 正則化的解釋解或者幾何說明來得到 L 正則化會使參數稀疏化，本來會給出詳細的推導。 L 正則化 ...
2017-09-23 21:14 12 11693 推薦指數：
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