原文:L1和L2:損失函數和正則化

作為損失函數 L 范數損失函數 L 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 N sum i n Y i f x i L 范數損失函數 L 范數損失函數,也被稱為均方誤差 MSE, mean squared error ,總的來說,它把目標值 Y i 與估計值 f x i 的差值的平方和最小化。 S ...

2020-01-29 15:16 0 744 推薦指數:

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L1,L2正則化損失

L1L2是指范數,分別為1范數和2范數。 損失 L1損失 MAE(Mean absolute error)損失就是L1損失,目標值\(\boldsymbol{y}\),目標函數\(f(\cdot)\),輸入值\(\boldsymbol{x}\),則: \[\begin ...

Thu Jan 14 05:54:00 CST 2021 0 475
L1正則化L2正則化

”(weight decay)和“嶺回歸”。   設帶L2正則化損失函數:      假設損失函數在 ...

Fri Sep 29 01:58:00 CST 2017 0 9067
L0、L1L2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、L1L2L_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
正則化L1L2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
損失函數公式推導以及L2正則化

損失函數公式推導以及L2正則化 假設預測函數為 \(h\),預測函數中出現的所有常量為 \(\Theta\)(常量可能不止一個,所以用大寫的來表示) 例如 \(h=ax+bx^2+c\),那么 \(\Theta=(a,b,c)\) 那么 \(h_{\Theta ...

Tue Mar 15 04:06:00 CST 2022 0 689
 
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