L1 正則 和 L2 正則的區別
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 ...
原文：l1 和l2正則詳解
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L 和L 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 , 交叉熵， L 正則： l 正則： 使用等高線圖來表示原目標函數的圖像為 假定只有兩個參數 ： 也就是說，當參數w amp ...
2021-05-12 11:51 0 1598 推薦指數：
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