L1比L2更稀疏
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 ...
原文：LO,L1和L2范式
監督機器學習問題無非就是再規則化參數的同時最小化誤差。 最小化誤差是為了讓我們的模型擬合我們的訓練數據，而規則化參數是防止我們的模型過分擬合我們的訓練數據 規則化參數的作用： 使得模型簡單，且具有好的泛化性能 也就是測試誤差小 將人對這個模型的先驗知識融入到模型的學習當中，使得模型具有稀疏 低秩 平滑等等特性。 規則化符合奧卡姆剃刀原理 思想：在所有可能選擇的模型中，我們應該選擇很好地解釋已知數據 ...
2017-10-27 11:26 0 2989 推薦指數：
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