L1和L2：損失函數和正則化
作為損失函數 L1范數損失函數 L1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。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范數損失函數 ...
原文：損失函數———有關L1和L2正則項的理解
一 損失函： 模型的結構風險函數包括了 經驗風險項 和 正則項，如下所示： 二 損失函數中的正則項 .正則化的概念： 機器學習中都會看到損失函數之后會添加一個額外項，常用的額外項一般有 種，L 正則化和L 正則化。L 和L 可以看做是損失函數的懲罰項，所謂懲罰項是指對損失函數中某些參數做一些限制，以降低模型的復雜度。 L 正則化通過稀疏參數 特征稀疏化，降低權重參數的數量 來降低模型的復雜度 L ...
2019-09-05 16:09 0 892 推薦指數：
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