L2范数、L2正则和L2距离都有什么区别

最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布
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#深度学习

现在有大模型了，解答这个问题非常容易，这里直接贴大模型的回答吧，算是做一个总结

L1和L2及其正则化
y330388094的博客
11-30 1581
表示为从原点到向量所在点的曼哈顿距离。表示为从原点到向量所在点的欧几里得距离。L1是通过稀疏参数（减少参数的数量）来降低复杂度，L2是通过减小参数值的大小来降低复杂度。
一种基于最大边界投影和l2,1 范数正则化的属性选择算法
01-14
数正则化操作, 进而获得行稀疏的投影矩阵, 据此获得对关键属性的挖掘; 最后给出方法的收敛性和针对标签错误数 据的有效性证明. 实验结果表明, 所提出的算法克服了噪声和标签错误的影响, 较好地实现了针对含噪、...
机器学习——L1 L2 范数 —＞L1 L2正则化
AndrewPerfect的博客
07-10 1134
L1范数：也被称为曼哈顿范数，是向量元素的绝对值之和。。L2范数：也被称为欧几里得范数，是向量元素的平方和的平方根。
欧氏距离,l2范数,l2-loss,l2正则化
热门推荐
Accelerating的博客
08-25 2万+
欧式距离,l2范数,l2-loss,l2正则化1.欧氏距离L2范数范数计算公式L1范数L2范数在机器学习方面的区别为什么L2范数可以防止过拟合?3. L2-Loss4. L2正则化正则化L2正则化参考文献 1.欧氏距离 距离度量（Distance）用于衡量个体在空间上存在的距离，距离越远说明个体间的差异越大。欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。欧氏距离又称欧几里得距离或欧几里得度量，它是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范
一文搞懂深度学习正则化的L2范数
It’s All Uphill From Here
10-11 1353
...
L1正则化，L2正则化与范数的关系？
liudaohui11的博客
03-07 1981
目录深度学习基础：L1正则化，L2正则化与范数的关系？范数的概念范数如何与正则联系起来？为什么最小化权重的范数就可以实现正则化？L1L1L1 范数和 L2L2L2 **范数** 有什么区别？参考：上文本人随手翻译笔记，表述不足或错误之处欢迎批评指正 深度学习基础：L1正则化，L2正则化与范数的关系？ L1L1L1 正则和L2L2L2 正则本质上用到的是范数这块的数学知识，向量的L1L1L1 范数和L2L2L2 范数。所以先看一下范数的概念： 范数的概念 通常我们用范数 (norm) 来衡量向量，向量的 Lp
机器学习笔记——浅析L2,1范数正则化的线性回归
andrew_1219的博客
04-20 1638
本文从最基本的线性回归开始，对比不同正则化方法的特点和作用，推广到多任务问题并引出L2,1范数正则化，卑微小采购尝试去理解论文是如何思考和优化问题（
L0 范数、L1 范数和 L2 范数详解(归一化+正则化)
weixin_64659655的博客
07-22 1855
L1和L2范数是机器学习中常用的两种正则化方法，主要区别在于：L1范数（曼哈顿距离）能产生稀疏解，适用于特征选择和压缩感知；L2范数（欧几里得距离）使参数分布更均匀，有助于防止过拟合。L1对异常值更鲁棒但不可导，L2可导但对异常值敏感。实践中，L2常用于权重衰减和Ridge回归，而L1用于Lasso回归和特征选择。深度学习框架中L2是默认选择，因其计算高效且易于优化，而L1需要手动实现。根据任务需求可选择单一方法或结合使用（如ElasticNet）。
PyTorch——L2范数正则化（权重衰减）
XDFLYQ的博客
12-10 668
L2正则化
机器学习中使用正则化 L1范数和L2范数的原因
会意的博客
05-27 2735
在机器学习中，损失函数后面通常都会添加一个额外项，用于防止过拟合，提高算法的泛化能力，称为正则化惩罚（regularization penalty）。 为什么要添加这一项呢？大家可以想一下，原来没有这一项时，损失函数LLL的公式可以表示如下： L=1N∑ni=1LiL=1N∑i=1nLiL = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^n L_i 上面这个公式有一个问题，假设有一个数...
0958-极智开发-解读L2范数正则化及示例代码
02-18
0958_极智开发_解读L2范数正则化及示例代码
L1范数代码,l1范数和l2范数,matlab源码.zip
10-15
在MATLAB中，计算L1范数和L2范数有专门的函数。对于L1范数，可以使用`sum`函数结合`abs`函数来实现： ```matlab x = [1, -2, 3, -4]; % 示例向量 l1_norm = sum(abs(x)); ``` 对于L2范数，MATLAB提供了内置函数`...
压缩感知算法l2范数和TV正则化
10-12
其中，l2范数和TV正则化是两种常用的稀疏表示方法。 l2范数是指向量各元素的平方和再开根号，它可以用来衡量向量的大小。在压缩感知算法中，l2范数被用来作为目标函数的一部分，以促进信号的稀疏表示。 TV正则化是...
【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃
最新发布
xiezhiyi007的专栏
12-02 758
Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。
【卷积神经网络】卷积层、池化层、全连接层
一杯水果茶！足矣~
11-29 1727
卷积神经网络通过三维输入数据（h×w×c）直接提取特征，相比传统神经网络能更好地保留空间信息。其核心架构包含卷积层、池化层和全连接层，其中只有带权重参数的层（如卷积层和全连接层）计入网络深度。卷积层通过滑动窗口、步长调节、边缘填充和多核设计实现多层次特征提取，小卷积核堆叠既能扩大感受野又能减少参数量。感受野随网络深度递推增长，计算公式为RF_new = RF_prev + (k-1)×S_prev，这种层级结构使浅层提取局部特征，深层捕获全局特征。
基于LSTM-GARCH混合模型：降息预期驱动金价攀升，白银刷新历史峰值的蒙特卡洛模拟验证
12-01 570
本文通过构建宏观经济变量与贵金属价格联动的AI量化模型，结合市场情绪分析算法与历史数据回溯，分析美联储降息预期、美元指数波动及关键经济数据对黄金、白银价格走势的量化影响机制。
深度学习理论推导--多元线性回归
weixin_43719312的博客
12-02 526
本文介绍了多元线性回归的矩阵表示与求解方法。首先通过矩阵运算展示了如何从一元线性回归扩展到多元情形，推导出预测值的矩阵表达式。然后定义了残差平方和(RSS)的矩阵形式。最后详细阐述了利用链式法则对参数求导的过程，说明如何通过最小化残差平方和来求解最优参数。全文以矩阵运算为核心，展示了多元线性回归的简洁数学表达和求解思路。
深度学习理论推导--梯度下降法
weixin_43719312的博客
12-02 664
本文通过小猪体重增长的例子，生动解释了梯度下降法的原理。首先回顾线性回归的求解方法（最小二乘法和正规方程），指出非线性问题的局限性。然后以二元函数z=1+x+2y为例，通过微分推导证明：在微观尺度下，当增量方向与梯度方向一致时，函数增长最快。文中详细分析了不同方向上的增量变化，并用向量运算说明梯度方向的重要性。最后指出梯度向量∇z=[1,2]^T即为函数增长最快的方向，为后续讲解梯度下降法奠定了基础。
【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
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动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。
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