原文:l2-loss,l2正則化,l2范數,歐式距離

歐式距離: l 范數: l 正則化: l loss 也叫平方損失函數 : http: openaccess.thecvf.com content cvpr papers Li Mimicking Very Efficient CVPR paper.pdf 總結:l 范數和歐式距離很像,都是開根號。l 正則化和l loss都是直接開平方。上面這篇mimic的paper,就是用的l loss,可以看到 ...

2018-08-24 18:18 0 5981 推薦指數:

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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、L2L_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 ...

Thu Oct 31 23:47:00 CST 2019 0 440
L1范數L2范數正則化

正則化L2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 ...

Fri Aug 03 19:53:00 CST 2018 0 798
L1正則化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 ...

Fri Sep 29 01:58:00 CST 2017 0 9067
【PyTorch】L2 正則化

論文 Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks. 中提到,加 L2 正則就相當於將該權重趨向 0,而對於 CNN 而言,一般只對卷積層和全連接層的 weights 進行 L2(weight ...

Fri Jun 26 04:35:00 CST 2020 0 2386
L1,L2范數正則化 到lasso ridge regression

一、范數 L1、L2這種在機器學習方面叫做正則化,統計學領域的人喊她懲罰項,數學界會喊她范數L0范數 表示向量x">xx中非零元素的個數。 L1范數 表示向量x">中非零元素的絕對值之和。 x">L2范數 表示向量元素的平方和再開平方 在p范數下定義的單位球(unit ball ...

Sat Mar 17 00:23:00 CST 2018 0 984
L1和L2 詳解(范數、損失函數、正則化)

一、易混概念 對於一些常見的距離先做一個簡單的說明 1.歐式距離 假設X和Y都是一個n維的向量,即 則歐氏距離: 2.L2范數 假設X是n維的特征 L2范數: 3.閔可夫斯基距離 這里的p值是一個變量,當p=2的時候就得到了歐氏距離。 4.曼哈頓距離 來源於 ...

Thu Apr 07 22:33:00 CST 2022 0 1145
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 ...

Thu Sep 05 19:44:00 CST 2019 0 446
 
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