机器学习中L1正则化和L2正则化的区别

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本文探讨了机器学习中L1和L2正则化的不同效果：L1正则化倾向于产生稀疏的权重，使得部分权重精确为0；而L2正则化则使权重变得更加平滑，有助于减少模型的过拟合风险。
机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是？

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使用L1可以得到稀疏的权值
使用L1可以得到平滑的权值
使用L2可以得到稀疏的权值
使用L2可以得到平滑的权值





使用L1正则后的权值更新规则多了一项   η * λ * sgn(w)/n，这一项   当w为正时，更新后的w变小。当w为负时，更新后的w变大——因此它的效果就是让w往0靠，使网络中的权重尽可能为0，也就相当于减小了网络复杂度，防止过拟合。所以说L1可以得到更稀疏的权值。
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data+scenario+science+insight
08-04 1167
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11-02 606
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机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
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正则化（Regularization） 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。下图是P
机器学习中L1正则化和L2正则化有什么区别？
tiankong_的博客
02-15 3595
1.正则化的作用   机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易产生过拟合状态，故正则化的提出是为了一定程度上避免过拟合。比如，常见的L1和L2正则化。 2.正则化公式 L1： L1正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的绝对值。 L2： L2正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和。   它们的直观解释参照红色石头博客https://blog.csdn.n...
【机器学习】L1正则化与L2正则化
学习中
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L1，L2正则化解决过拟合问题过拟合发生时，模型学习到了训练数据中的噪声或细节，表现为（例如过大的权重值或过于灵活的假设），导致在测试数据上的表现较差欠拟合 理想状态 过拟合过拟合：曲线太过复杂，在机器学习中，正则化的目标是控制模型的复杂度，防止过拟合。其常见形式是向损失函数添加一个约束项（正则项）线性模型的损失函数。
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qq_38375203的博客
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今天还是机器学习的基础知识内容，也是最基础的哈。首先说一下什么是正则化，其实它就是一个减少方差的策略。那么什么是方差呢？在这里也引入一个和方差相辅相成的概念--偏差。我们通常所说的过拟合现象，也就是指的高方差，就是模型在训练集上训练的超级好，几乎全部都能拟合。 但是这种情况如果换一个数据集往往就会非常差， 正则化的思想就是在我们的目标函数中价格正则项， 即：在这里正则项有两种，分别是L1和L2，先来看一下两者的表达式： 如果加上这种正则项，就是希望我们的代价函数小，同时也希望我们这里的小，这样就说明每个样本
L1正则化 VS L2正则化
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机器学习——L1正则化与L2正则化 区别
suyongcai1234的博客
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机器学习中 L1 和 L2 正则化
sinat_27784071的博客
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降低过拟合的方法： 降低过拟合风险的方法 所有为了减少测试误差的策略统称为正则化方法，这些方法可能会以增大训练误差为代价。 数据增强 图像：平移、旋转、缩放 利用生成对抗网络（GAN）生成新数据 NLP：利用机器翻译生成新数据 降低模型复杂度 神经网络：减少网络层、神经元个数 决策树：降低树的深度、剪枝 ... 权值约束（添加正则化项） L1 正则化 ...
L1正则化和L2正则化的区别
Vodka_Lou的博客
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文章目录前言一、L1和L2正则化是什么？二、区别三、其他问题 前言 在防止过拟合的方法中有L1正则化和L2正则化，那么这两者有什么区别呢？ 一、L1和L2正则化是什么？ L1和L2是正则化项，又叫做惩罚项，是为了限制模型的参数，防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。 二、区别 L1是模型各个参数的绝对值之和。 L2是模型各个参数的平方和的开方值。 L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0。 因为最优的参数值很大概率出现在坐标轴上，这样就会导致某一维的权重为0 ，产生稀疏权重矩阵 L2会选..
正则化L1和L2的区别
liujianjun的专栏
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L1正则化和L2正则化的区别？
qq_37089829的博客
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L1正则化目的：减少参数的绝对值总和。 L2正则化目的：减少参数平方的总和。 由L1正则化的定义可以看出最优的参数值很大概率出现在坐标轴上，这样就会导致某一维的权重为0，产生稀疏权重矩阵； 而L2正则化的最优参数值很小概率出现在坐标轴上，因此每一维的参数都不会是0； 另外一个区别就是： L1正则化可通过假设权重w的先验分布为拉普拉斯分布，由最大后验概率估计导出。 L2正则化可通过假设权重w的先验分布为高斯分布，由最大后验概率估计导出。 ...
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