正則化項L1和L2的區別
https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 一、概括： L1和L2是正則化項，又叫做罰項，是為了限制模型 ...
原文：學習筆記234—正則化項L1和L2的區別
一 概括： L 和L 是正則化項，又叫做罰項，是為了限制模型的參數，防止模型過擬合而加在損失函數后面的一項。 二 區別： .L 是模型各個參數的絕對值之和。 L 是模型各個參數的平方和的開方值。 .L 會趨向於產生少量的特征，而其他的特征都是 . 因為最優的參數值很大概率出現在坐標軸上，這樣就會導致某一維的權重為 ，產生稀疏權重矩陣 L 會選擇更多的特征，這些特征都會接近於 。 最優的參數值很小概 ...
2021-08-27 17:21 0 145 推薦指數：
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