原文:L1與L2正則化的對比及多角度闡述為什么正則化可以解決過擬合問題

正則化是一種回歸的形式,它將系數估計 coefficient estimate 朝零的方向進行約束 調整或縮小。也就是說,正則化可以在學習過程中降低模型復雜度和不穩定程度,從而避免過擬合的危險。 一 數學基礎 . 范數 范數是衡量某個向量空間 或矩陣 中的每個向量以長度或大小。范數的一般化定義:對實數p gt , 范數定義如下: L 范數 當p 時,是L 范數,其表示某個向量中所有元素絕對值的和。 ...

2019-10-31 20:28 0 462 推薦指數:

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L1正則化L2正則化詳解及解決擬合的方法

歐氏距離(Euclidean distance)也稱歐幾里得度量、歐幾里得度量,是一個通常采用的距離定義,它是在m維空間中兩個點之間的真實距離。在二維和三維空間中的歐氏距離的就是兩點之間的距離。 L ...

Thu Oct 15 02:40:00 CST 2020 0 402
L1正則化L2正則化

  L1L2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 ...

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
L1L2: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。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范數損失函數 ...

Wed Jan 29 23:16:00 CST 2020 0 744
L1范數與L2范數正則化

2018-1-26 雖然我們不斷追求更好的模型泛化力,但是因為未知數據無法預測,所以又期望模型可以充分利用訓練數據,避免欠擬合。這就要求在增加模型復雜度、提高在可觀測數據上的性能表現得同時,又需要兼顧模型的泛化力,防止發生過擬合的情況。為了平衡這兩難的選擇,通常采用兩種模型正則化的方法:L1范數 ...

Fri Aug 03 19:53:00 CST 2018 0 798
深入理解L1L2正則化

過節福利,我們來深入理解下L1L2正則化。 1 正則化的概念 正則化(Regularization) 是機器學習中對原始損失函數引入額外信息,以便防止過擬合和提高模型泛化性能的一類方法的統稱。也就是目標函數變成了原始損失函數+額外項,常用的額外項一般有兩種,英文稱作 ...

Fri Feb 15 01:27:00 CST 2019 7 6650
 
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