L1 正則 和 L2 正則的區別
L1，L2正則都可以看成是 條件限制，即 $\Vert w \Vert \leq c$ $\Vert w \Vert^2 \leq c$ 當w為2維向量時，可以看到，它們限定的取值范圍如下圖： 所以它們對模型的限定不同 而對於一般問題來說，L1 正則往往取到 ...
原文：L1和L2 loss的區別
引自：https: zhuanlan.zhihu.com p L loss 在零點不平滑，用的較少 ， 一般來說，L 正則會制造稀疏的特征，大部分無用特征的權重會被置為 Smooth L Loss 修改零點不平滑問題 ，L smooth比L 范數的對異常值的魯棒性更強。 L loss：對離群點比較敏感，如果feature 是 unbounded的話，需要好好調整學習率，防止出現梯度爆炸的情況 f ...
2019-10-25 16:52 0 1078 推薦指數：
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