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， ...

一、概括： L1和L2是正則化項，又叫做罰項，是為了限制模型的參數，防止模型過擬合而加在損失函數后面的一項。 二、區別： 　　1.L1是模型各個參數的絕對值之和。 　　　L2是模型各個參數的平方和的開方值。 　　2.L1會趨向於產生少量的特征，而其他的特征都是0. 　　　 因為最優 ...

　　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 ...

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 ...

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 ...

作為損失函數 L1范數損失函數 　　L1范數損失函數，也被稱之為平均絕對值誤差（MAE）。總的來說，它把目標值$Y_i$與估計值$f(x_i)$的絕對差值的總和最小化。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范數損失函數 ...

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