L1正則化與稀疏性
2020-04-21 22:32:57 問題描述：L1正則化使得模型參數具有稀疏性的原理是什么。 問題求解： 稀疏矩陣指有很多元素為0，少數參數為非零值。一般而言，只有少部分特征對模型有貢獻，大部分特征對模型沒有貢獻或者貢獻很小，稀疏參數的引入，使得一些特征對應的參數是0，所以就可以剔除 ...
原文：正則化--L1正則化（稀疏性正則化）
稀疏矢量通常包含許多維度。創建特征組合會導致包含更多維度。由於使用此類高維度特征矢量，因此模型可能會非常龐大，並且需要大量的 RAM。 在高維度稀疏矢量中，最好盡可能使權重正好降至 。正好為 的權重基本上會使相應特征從模型中移除。 將特征設為 可節省 RAM 空間，且可以減少模型中的噪點。 以一個涵蓋全球地區 不僅僅只是涵蓋加利福尼亞州 的住房數據集為例。如果按分 每度為 分 對全球緯度進行分桶 ...
2018-03-25 10:59 0 2137 推薦指數：
相關推薦
機器學習筆記-L2正則化、L1正則化與稀疏性
L2正則化、L1正則化與稀疏性 [抄書] 《百面機器學習：算法工程師帶你去面試》 為什么希望模型參數具有稀疏性呢？稀疏性，說白了就是模型的很多參數是0。這相當於對模型進行了一次特征選擇，只留下一些比較重要的特征，提高模型的泛化能力，降低過擬合的可能。在實際應用中，機器學習模型的輸入 ...
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 ...
L1正則化比L2正則化更易獲得稀疏解的原因
我們知道L1正則化和L2正則化都可以用於降低過擬合的風險，但是L1正則化還會帶來一個額外的好處：它比L2正則化更容易獲得稀疏解，也就是說它求得的w權重向量具有更少的非零分量。 為了理解這一點我們看一個直觀的例子：假定x有兩個屬性，於是無論是采用L1正則化還是采用L2正則化，它們解出的w ...
L1正則化及其推導
的課本和博客都是直接給出了\(L1\)正則化的解釋解或者幾何說明來得到\(L1\)正則化會使參數稀疏化， ...
L1和L2正則化。L1為什么能產生稀疏值，L2更平滑
首先正則化項一般是模型復雜度的單調遞增函數，模型越復雜，正則化的值會越大。 正則化是結構風 ...
正則化（L1和L2正則）
稀疏性表示數據中心0占比比較大 引西瓜書中P252原文： 對於損失函數后面加入懲罰函數可以降低過擬合的風險，懲罰函數使用L2范數，則稱為嶺回歸，L2范數相當與給w加入先驗，需要要求w滿足某一分布，L2范數表示數據服從高斯分布，而L1范數表示數據服從拉普拉斯分布。從拉普拉斯函數和高斯 ...
深度學習正則化--L0、L1、L2正則化
概念 L0正則化的值是模型參數中非零參數的個數。 L1正則化表示各個參數絕對值之和。 L2正則化標識各個參數的平方的和的開方值。 先討論幾個問題： 1）實現參數的稀疏有什么好處嗎？ 一個好處是可以簡化模型，避免過擬合。因為一個模型中真正重要的參數可能並不多，如果考慮所有的參數 ...