L0/L1/L2范數的聯系與區別 標簽(空格分隔): 機器學習 最近快被各大公司的筆試題淹沒了,其中有一道題是從貝葉斯先驗,優化等各個方面比較L0、L1、L2范數的聯系與區別。 L0范數 L0范數表示向量中非零元素的個數: \(||x||_{0} = \#(i)\ with\ \ x_ ...
范數 norm 數學中的一種基本概念。在泛函分析中,它定義在賦范線性空間中,並滿足一定的條件,即 非負性 齊次性 三角不等式。它常常被用來度量某個向量空間 或矩陣 中的每個向量的長度或大小。 這里簡單地介紹以下幾種向量范數的定義和含義 L P范數 與閔可夫斯基距離的定義一樣,L P范數不是一個范數,而是一組范數,其定義如下: 根據P 的變化,范數也有着不同的變化,一個經典的有關P范數的變化圖如下: ...
2018-12-17 13:57 0 1299 推薦指數:
L0/L1/L2范數的聯系與區別 標簽(空格分隔): 機器學習 最近快被各大公司的筆試題淹沒了,其中有一道題是從貝葉斯先驗,優化等各個方面比較L0、L1、L2范數的聯系與區別。 L0范數 L0范數表示向量中非零元素的個數: \(||x||_{0} = \#(i)\ with\ \ x_ ...
L0、L1與L2范數、核范數 今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題:過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規則化。最后聊下規則化項參數的選擇問題。這里因為篇幅比較龐大,為了不嚇到大家,我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限,以下都是我一些淺顯的看法 ...
一、過擬合與正則化 過擬合指的就是在機器學習模型訓練過程中把數據學習的太徹底,以至於把噪聲數據的特征也學習到了,這樣會導致在測試的時候不能夠很好地識別數據,即不能正確的分類,模型測試的時候不能夠 ...
『教程』L0、L1與L2范數 一、L0范數、L1范數、參數稀疏 L0范數是指向量中非0的元素的個數。如果我們用L0范數來規則化一個參數矩陣W的話,就是希望W的大部分元素都是0,換句話說,讓參數W是稀疏的。 既然L0可以實現 ...
才能保證測試誤差也小,而模型簡單就是通過規則函數來實現的。 規則化項可以是模型參數向量的范數。如:L ...
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 ...
目錄: 一、L0,L1范數 二、L2范數 三、核范數 今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題:過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規則化。最后聊下規則化項參數的選擇問題。這里因為篇幅比較龐大,為了不嚇到大家,我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限 ...
今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題:過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規則化。最后聊下規則化項參數的選擇問題。這里因為篇幅比較龐大,為了不嚇到大家,我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限,以下都是我一些淺顯的看法,如果理解存在錯誤,希望大家不吝指正。謝謝 ...