L1正則化和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 ...
原文：正則化（L1和L2正則）
稀疏性表示數據中心 占比比較大 引西瓜書中P 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L 范數，則稱為嶺回歸，L 范數相當與給w加入先驗，需要要求w滿足某一分布，L 范數表示數據服從高斯分布，而L 范數表示數據服從拉普拉斯分布。從拉普拉斯函數和高斯函數的圖像上看，拉普拉斯函數取到 的概率更大，這樣采用L 范數會有一些取到 而且在小的數據是，L 比L 的懲罰力度大 我們 ...
2019-09-05 11:44 0 446 推薦指數：
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