L1范數與L2范數正則化
2018-1-26 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：L1范數 ...
原文：L1-L2范數最小化問題-迭代收縮算法
L L 范數最小化問題 迭代收縮算法 涉及L L 范數的機器學習問題非常常見，例如我們遇到的去噪 稀疏表示和壓縮感知。一般而言，這類問題可以表示為： min bf z bf z text subject to: frac bf x bf A bf z leq epsilon 由於 L 范數存在着NP難的問題，因此我們一般會用 L 范數來替代 L 范數，得到關於 bf z 的如下問題： f bf z ...
2018-11-09 17:46 0 2258 推薦指數：
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