正则化-L1-L2

最新推荐文章于 2024-12-03 23:47:31 发布
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为了防止训练的模型过拟合，则提出了一种结局办法，就是损失函数里面加入正则化

正则化有2个：

L1 = ||Wj|| 相加

L2=||Wj的平方||相加

对比：

1.L1容易产生稀疏矩阵，所谓参数变得更稀疏 是指会有更多的参数变为0，这样可以达到类似特征选取的功能

2.L1 不可导，计算更复杂；L2可导，计算更加简洁。

在实践中，这两个可以一起使用

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...
常见的正则化方法以及L1，L2正则化的简单描述
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对L1正则化和L2正则化的理解
刘明的博客
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一、 奥卡姆剃刀(Occam's razor)原理：         在所有可能选择的模型中，我们应选择能够很好的解释数据，并且十分简单的模型。从贝叶斯的角度来看，正则项对应于模型的先验概率。可以假设复杂模型有较小的先验概率，简单模型有较大的先验概率。   二、正则化项     2.1、什么是正则化？      正则化是结构风险最小化策略的实现，在经验风险上加一个正则项或罚项，正则项一共有两种L1...
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