【转载】正则化的作用以及L1和L2正则化的区别

最新推荐文章于 2025-02-25 00:15:00 发布
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分类专栏： 机器学习
原文链接：https://lavi-liu.blog.youkuaiyun.com/article/details/99984288
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正则化的作用以及L1和L2正则化的区别
Lavi的专栏
08-21 3万+
0 正则化的作用 正则化的主要作用是防止过拟合，对模型添加正则化项可以限制模型的复杂度，使得模型在复杂度和性能达到平衡。 常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。 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。但是使用正则化来防止过拟合的原理是什么？L1和L...
常见的正则化方法以及L1，L2正则化的简单描述
2301_76846375的博客
09-09 2756
L1 正则化通过让一些权重趋向于零，从而减少不必要的特征，简化模型。L2 正则化通过让权重整体变小，避免某些权重过大，从而减少过拟合的风险。在实际应用中，L1 更适合做特征选择，而 L2 更适合处理权重过大的问题。有时我们可以结合两者的优势，使用 Elastic Net 正则化，兼具稀疏性和权重缩小的效果。L1 正则化对每个权重 www 的更新，在原有的梯度更新基础上，施加了一个与权重符号相关的减小量。简单来说，L1 正则化的惩罚项是权重 www 的绝对值，因此对不同符号的权重，影响也不同。
正则化作用
weixin_43377151的博客
07-21 1159
正则化
什么是正则化？有哪些作用？
weixin_45422672的博客
01-17 503
正则化是一种在机器学习和统计建模中常用的技术，用于防止模型过拟合（overfitting）。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现较差。正则化通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。
正则化有什么作用
weixin_35748962的博客
01-03 1107
正则化是一种常用的模型训练方法，它的作用是限制模型的复杂度，以防止过拟合。具体来说，正则化会通过向损失函数中加入一个惩罚项来限制模型的复杂度，其中惩罚项中的参数称为正则化系数。正则化的类型有很多，常见的有 L1 正则化和 L2 正则化。 ...
正则化技术的作用是什么？
alankuo的专栏
09-05 546
正则化技术，如 Batch Normalization，可以规范化中间层的输出，防止梯度爆炸和消失，加速模型的训练过程。- 在高维数据中，特征数量可能远远超过样本数量，L1 正则化可以帮助筛选出对预测任务最有贡献的特征，减少无关特征的影响，提高模型的解释性和预测准确性。- 例如，L2 正则化可以使模型参数更加平滑，减少对个别数据点的过度依赖，从而在面对噪声和异常值时能够保持相对稳定的性能。- 通过防止模型对训练数据的过度记忆，正则化促使模型学习到更通用的模式和特征，从而在面对新数据时能够做出更准确的预测。
正则化及其在机器学习中的作用
最新发布
gs80140的专栏
02-25 806
正则化作为一种重要的模型约束技术，在提高模型泛化能力、降低过拟合风险以及进行特征选择等方面都发挥了关键作用。L1 正则化通过对参数绝对值进行惩罚，实现参数稀疏化，从而具备特征选择功能；而 L2 正则化则通过对参数平方进行惩罚，使得模型参数更加平滑，从而提高数值稳定性。在实际应用中，我们需要根据数据特征和任务需求，选择合适的正则化策略，或采用二者结合的方法，来构建更加稳健的模型。希望这篇博客能帮助你更好地理解正则化的作用以及 L1 和 L2 正则化的差异。
机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
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小平子的专栏
03-02 42万+
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ℓ1ℓ1\ell_1-norm和ℓ2ℓ2\ell_2-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。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做...
L1正则化和L2正则化讲解
Joker的博客
10-16 1万+
L1正则化和L2正则化讲解   在机器学习实践过程中，训练模型的时候往往会出现过拟合现象，为了减小或者避免在训练中出现过拟合现象，通常在原始的损失函数之后附加上正则项，通常使用的正则项有两种：L1正则化和L2正则化。   L1正则化和L2正则化都可以看做是损失函数的惩罚项，所谓惩罚项是指对损失函数中的一些参数进行限制，让参数在某一范围内进行取值。L1正则化的模型叫做LASSO回归，L2正则化的模型叫做岭回归。 LASSO回归公式 min12mΣi=1m(f(x)−y(i))2+λ∣∣w∣∣1min\fr
机器学习中正则化的作用
lslrh_123的博客
06-02 8368
       监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。  最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。多么简约的哲学啊！规则项的两个作用：              1. 防止过拟合；因为参数太多，会导致我们的模...
正则化
toutuo
04-18 387
Table of Contents 简介 插播 1 Lp范数 2 L2 正则化 3 L1 正则化 4 L1正则化和L2正则化的区别 5 L1 相比于 L2 为什么容易获得稀疏解？ 本博客只用于自身学习，如有错误，虚心求教！！！ 简介 正则化其实就是在原来的问题的基础上，加以某种限制或约束，让原来的问题能够达到某种目的。机器学习和深度学习中正则化则是防止模型过拟合（训练误差...
机器学习基础-正则化作用详解
FBeetle的博客
10-23 4681
正则化的概念在机器学习中经常被提到，本文主要介绍正则化的作用，通过一系列具体的例子，相信能够对正则化有一个非常清晰的认识。
什么是正则化？他是如何起作用的？
qq_53430308的博客
01-16 4422
过拟合，欠拟合，L1L2正则 正则化可以理解为规则化,规则就等同于一种限制。在损失函数中加入正则化项可以限制他们的拟合能力，正则化就是为了防止过拟合，那么什么是过拟合？ 图1 假如我们要构建的模型是能够区分图中的红色与蓝色部分，看图1的三种模型对训练集的拟合状态： 第1种模型：欠拟合，此模型不能很好的区分图中的红色与蓝色部分。 第2种模型：拟合状态刚好，虽然有个别红色部分未被区分但考虑到实际测试集中会有噪声的存在，其拟合程度就刚刚好。 第3种模型：过拟合，此种模型对于训练集的拟合程度非常高，
【正则化的理解】
weixin_44021149的博客
04-22 1645
正则化的理解
深度学习中正则化的应用
xiolet的博客
07-26 1878
在训练机器学习模型时，正则化是一种重要的技术，用于防止模型出现过拟合（overfitting）现象。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据上表现不佳，即模型的泛化能力差。正则化通过在损失函数中添加惩罚项，以限制模型复杂度，提高模型的泛化能力。
Regularization正则化
蘑菇菌的博客
03-24 1765
正则项可以看做是损失函数的惩罚项，用来对损失函数中的系数做一些限制。 常用正则化： L1正则化是一个相对常用的正则化方法。对于每个我们都向目标函数增加一个。L1正则化有一个有趣的性质，它会让权重向量在最优化的过程中变得稀疏（即非常接近0）。一般说来L2正则化都会比L1正则化效果好。 L2正则化可能是最常用的正则化方法了。可以通过惩罚目标函数中所有参数的平方将其实现。即对于网络中的每个权重，向...
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