L1，L2正則都可以看成是 條件限制，即 $\Vert w \Vert \leq c$ $\Vert w \Vert^2 \leq c$ 當w為2維向量時，可以看到，它們限定的取值范圍如下圖： 所以它們對模型的限定不同 而對於一般問題來說，L1 正則往往取到 ...

https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 一、概括： L1和L2是正則化項，又叫做罰項，是為了限制模型 ...

L2范數 的損失函數； 2) L1正則化 vs L2正則化。 作為損失函數   L1范數損失函數， ...

最近有在面試一些公司，有被問題關於lr的一些問題，還有包括L1和L2正則的一些問題，回答的不是很好，發現有時候自己明白了，過了一陣子又會忘記，現在整理整理，寫成博客防止以后再次忘記 我們基於lr模型來講正則，首先y=sigmiod（wx+b）這是基本的lr模型。損失函數為0,1交叉熵 ...

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 ...

　　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 ...

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 ...

　　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 ...