L1正則化和L2正則化
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 ...
原文：L1正則化和L2正則化的理解
機器學習中，如果參數過多，模型過於復雜，容易造成過擬合 overfit 。即模型在訓練樣本數據上表現的很好，但在實際測試樣本上表現的較差，不具備良好的泛化能力。為了避免過擬合，最常用的一種方法是使用使用正則化，例如 L 和 L 正則化。但是，正則化項是如何得來的 其背后的數學原理是什么 L 正則化和 L 正則化之間有何區別 本文將給出直觀的解釋。 . L 正則化直觀解釋 L 正則化公式非常簡單，直 ...
2020-09-17 18:11 0 1022 推薦指數：
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