正則化--L1正則化（稀疏性正則化）
稀疏矢量通常包含許多維度。創建特征組合會導致包含更多維度。由於使用此類高維度特征矢量，因此模型可能會非常龐大，並且需要大量的 RAM。 在高維度稀疏矢量中，最好盡可能使權重正好降至 0。正好為 0 的權重基本上會使相應特征從模型中移除。 將特征設為 0 可節省 RAM 空間 ...
原文：L1正則化與稀疏性
: : 問題描述：L 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 ，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 ，所以就可以剔除可以將那些沒有用的特征，從而實現特征選擇，提高模型的泛化能力，降低過擬合的可能。 L 正則化使得參數稀疏可以從函數的角度來看，僅考慮一維的情況 ...
2020-04-21 22:41 0 812 推薦指數：
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