坐標軸下降法 比較淺顯的解釋: 坐標軸下降法(解決L1正則化不可導的問題) 以代碼進行簡單入門的博客(演示的代價函數是可導的): Coordinate descent in Python Introduction to Coordinate Descent using Least ...
一般是采用PGD,近端梯度下降法,或者ADMM,交替方向乘子法解決。 本文推導了PGD算法,參考西瓜書,補充了西瓜書的推導過程,回顧了凸優化上課的講義,推導了利用利普西茨條件的函數二階泰勒展開式。 我推導后認為西瓜書上的利普西茨條件,符號應該改為模才對。 ADMM算法請參考Boyd的小冊子Distributed Optimization and Statistical Learning via t ...
2019-11-23 16:19 0 283 推薦指數:
坐標軸下降法 比較淺顯的解釋: 坐標軸下降法(解決L1正則化不可導的問題) 以代碼進行簡單入門的博客(演示的代價函數是可導的): Coordinate descent in Python Introduction to Coordinate Descent using Least ...
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 ...
最近有在面試一些公司,有被問題關於lr的一些問題,還有包括L1和L2正則的一些問題,回答的不是很好,發現有時候自己明白了,過了一陣子又會忘記,現在整理整理,寫成博客防止以后再次忘記 我們基於lr模型來講正則,首先y=sigmiod(wx+b)這是基本的lr模型。損失函數為0,1交叉熵 ...
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、L1、L2與L_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 ...
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 ...
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 ...
\(L1\)正則化及其推導 在機器學習的Loss函數中,通常會添加一些正則化(正則化與一些貝葉斯先驗本質上是一致的,比如\(L2\)正則化與高斯先驗是一致的、\(L1\)正則化與拉普拉斯先驗是一致的等等,在這里就不展開討論)來降低模型的結構風險,這樣可以使降低模型復雜度、防止參數過大等。大部分 ...
2020-04-21 22:32:57 問題描述:L1正則化使得模型參數具有稀疏性的原理是什么。 問題求解: 稀疏矩陣指有很多元素為0,少數參數為非零值。一般而言,只有少部分特征對模型有貢獻,大部分特征對模型沒有貢獻或者貢獻很小,稀疏參數的引入,使得一些特征對應的參數是0,所以就可以剔除 ...