L1和L2 詳解(范數、損失函數、正則化)
美國紐約市曼哈頓區，因為曼哈頓是方方正正的。 二、損失函數 L1和L2都可以做損失函數使用。 1. ...
原文：L1和L2 詳解(范數、損失函數、正則化)
一 易混概念 對於一些常見的距離先做一個簡單的說明 .歐式距離 假設X和Y都是一個n維的向量，即 X x , x , x , x n ，Y y , y , y , y n 則歐氏距離： D X,Y sqrt sum i n x i y i .L 范數 假設X是n維的特征 X x , x , x , x n L 范數： X sqrt sum i nx i .閔可夫斯基距離 這里的p值是一個變量，當p ...
2019-12-25 17:25 0 2180 推薦指數：
相關推薦
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 ...
L1與L2損失函數和正則化的區別
L2范數 的損失函數； 2) L1正則化 vs L2正則化。 作為損失函數 L1范數損失函數， ...
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 ...
L0、L1、L2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、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,L2正則化與損失
L1和L2是指范數，分別為1范數和2范數。 損失 L1損失 MAE(Mean absolute error)損失就是L1損失，目標值\(\boldsymbol{y}\)，目標函數\(f(\cdot)\)，輸入值\(\boldsymbol{x}\)，則： \[\begin ...
L1、L2正則化詳解
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 1. 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 ...
L1正則化和L2正則化
”（weight decay）和“嶺回歸”。 設帶L2正則化的損失函數： 假設損失函數在 ...