L0、L1、L2范數正則化
一、范數的概念 向量范數是定義了向量的類似於長度的性質，滿足正定，齊次，三角不等式的關系就稱作范數。 一般分為L0、L1、L2與L_infinity范數。 二、范數正則化背景 1. 監督機器學習問題無非就是“minimizeyour error while ...
原文：L1范數與L2范數正則化
雖然我們不斷追求更好的模型泛化力，但是因為未知數據無法預測，所以又期望模型可以充分利用訓練數據，避免欠擬合。這就要求在增加模型復雜度 提高在可觀測數據上的性能表現得同時，又需要兼顧模型的泛化力，防止發生過擬合的情況。為了平衡這兩難的選擇，通常采用兩種模型正則化的方法：L 范數正則化與L 范數正則化。 正則化的目的：提高模型在未知測試數據上的泛化力，避免參數過擬合。 正則化常見方法：在原模型優化目 ...
2018-08-03 11:53 0 798 推薦指數：
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