L1和L2正则化

最新推荐文章于 2026-01-08 20:27:01 发布
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#正则化 #深度学习 #神经网络

本文探讨了L1和L2正则化的应用及其如何影响神经网络的稀疏性。通过对比两种方法的作用原理，作者分享了个人见解，并讨论了它们在实际场景中的运用。

前天粗略看了GAN论文，今天看到一个关于L1可以使网络变稀疏的办法，一直疑惑L1和L2的作为是什么，以及为什么可以这样用。

看了很多解释，大概了解了一点，下面总结一下自己的看法。（本来想打字的，发现公式和图太麻烦了，就偷懒了一下~）

详细解释L1和L2正则化的区别（面试题200合集）
qq_38334677的博客
03-12 1277
L1正则化像个果断的“断舍离大师”，通过绝对值惩罚，让不重要的参数直接归零，适合需要特征选择的场景。L2正则化像个温和的“瘦身教练”，通过平方惩罚，让所有参数均匀变小，适合保留所有特征的场景。根据你的数据和需求，选对正则化方法，能让模型既聪明又实用！
机器学习（六）——l1，l2 正则化以及Elastic-Net
qq_41386300的博客
08-10 1386
1. Ridge Regression 上图的公式 +后面是惩罚项，用来保证泛化能力的；+ 前面是我们的损失函数，用来保证我们的拟合效果的，而α是一个参数，用来让你决定更看重正确性还是泛化性，|| | |这个代表加和，即w0+w1+… 对于泛化性和正确性的评估： 当我们有数据时，把它分为两部分，训练集和测试集，一般训练集比较多 正确性：通过模型对训练集里的数据求一下正确性，看拟合程度怎么样 泛化...
正则化的作用以及L1和L2正则化的区别
热门推荐
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...
线性回归讲解L1和L2正则化
XiaoQiong.Zhang的博客
06-08 974
几何解释 (权重空间): 在 w1 和 w2 平面中，L1 的约束 |w1| + |w2| <= t 是一个 菱形区域（顶点在坐标轴上）。MSE 的最低点叠加这个菱形约束，最优解常常落在菱形的顶点上，而顶点就意味着某一个权重为 0（比如 (t,0) 或 (0, t) 点）。2. L1 (套索回归)： 通过强制不重要的特征的权重变为 0，直接简化模型结构，只留下最关键的特征。- 防止过拟合原理: 不仅限制了权重大小，更重要的是自动选择了最相关的特征，丢弃了无用或冗余的特征，大大简化了模型结构。
详解L1和L2正则化
He_YI的博客
11-24 1万+
大纲： L1和L2的区别以及范数相关知识 对参数进行L1和L2正则化的作用与区别 pytorch实现L1与L2正则化 对特征进行L2正则化的作用 L1和L2的区别以及范数   使用机器学习方法解决实际问题时，我们通常要用L1或L2范数做正则化（regularization），从而限制权值大小，减少过拟合风险，故其又称为权重衰减。特别是在使用梯度下降来做目标函数优化时。 L1和L2的区别 在机器学习中， L1范数(L2 normalization)是指向量中各个元素绝对值之和，通常表述为∥wi∥1\
PyTorch实现L1和L2正则化
自己在学习过程中的总结
07-27 2097
1.L1正则化与L2正则化介绍 2.利用torch.optim实现正则化 3.利用torch.optim实现正则化进阶（建议使用👏） 4.方法一：直接在loss后面加对应的惩罚项 4.1 L1正则化实现思路 4.2 L2正则化实现思路 5.方法二：通过封装一个正则化类实现正则化 5.1 封装一个实现正则化的Regularization类 5.2 利用Regularization类添加正则化
比较全面的L1和L2正则化的解释
cuisidong1997的博客
11-18 560
若有更好的想法，期待您的精彩回复，文章若有不足之处，欢迎更正指出。上图所示，红色实线是正则项区域的边界，蓝色实线是图片的等高线，越靠里的等高圆，图片越小，梯度的反方向是图片减小最大的方向，用图片表示，正则项边界的法向量用实黑色箭头表示。由上式可知，正则化的更新参数相比于未含正则项的更新参数多了图片项，当w趋向于0时，参数减小的非常缓慢，因此L2正则化使参数减小到很小的范围，但不为0。结论：含L1正则化的损失函数在0点取得极值的条件比相应的L2正则化要宽松的多，所以，L1正则化更容易得到稀疏解（w=0）。
【ML】L1 和 L2 正则化解释、何时使用它们以及实际示例
sikh_0529的博客
07-31 1万+
最常用的正则化技术是 L1 正则化 (Lasso)、L2 正则化 (Ridge) 和弹性网络正则化。在实践中，L1 和 L2 正则化的组合（称为弹性网络正则化）通常用于利用这两种技术的优势，并在稀疏性和权重收缩之间找到平衡。请注意，这是从头开始的 L2 正则化的基本实现。因此，正则化技术和正则化参数的选择必须根据具体问题和数据集仔细选择和调整，以在模型性能的偏差和方差之间取得适当的平衡。值得注意的是，L1 和 L2 正则化之间的选择并不总是明确的，可能需要使用不同的正则化技术对模型的性能进行实验和评估。
深度解构L1/L2正则化
MrJoice的博客
03-05 2508
当模型在训练集上表现优异而在测试集上性能骤降时，往往意味着过度记忆了训练数据中的噪声而非学习到本质规律（有时也可能是因为数据不匹配的原因）。健身人员希望最大化训练效果，但受限于每日1小时的总时间，需分配力量训练（x分钟）和有氧运动（y分钟）其核心思想是：在最小化原始损失函数的同时，对模型参数施加惩罚，迫使模型趋向于更简单的结构。这相当于在预算限制的边界上寻找装修效果的最大值，类似于在消费能力边缘找到性价比最高的组合。假设你需要用有限的预算购买地板和墙漆，目标是再满足总预算的前提下最大化装修效果。
【深度学习】正则化方法——L1和L2正则化
第三季度的博客
05-27 6194
凡是能解决模型泛化误差而不是训练误差的方法，都被称为正则化。模型的泛化误差主要是由模型过拟合引起的，所以正则化的各种方法用于解决模型过拟合的问题。
深度学习—卷积神经网络（4）
weixin_62919816的博客
01-03 241
感受野(Receptive field）深度学习—卷积神经网络（4）
如何评估 CNN 模型在验证码识别任务中的性能？
Data_agent19970108018
01-04 848
摘要：验证码识别作为多字符序列分类任务，需关注整串准确率（业务核心）和单字符准确率（问题定位）。核心指标包括整串准确率（≥90%实用）、单字符准确率、混淆矩阵（定位易混淆字符）及推理速度（≤100ms/张）。评估需独立测试集（≥1000样本），通过损失曲线判断过拟合/欠拟合。调优方向包括：整串错误优化预处理或CTC模型，单字符错误补充样本，过拟合增强数据或轻量化模型，速度慢则量化或硬件加速。进阶测试需涵盖噪声、跨场景及概率阈值优化。评估旨在针对性改进，需综合多指标而非仅看准确率。
基于深度学习的车牌识别系统
qq_35827191的博客
01-02 1314
本文提出了一种基于深度学习的车牌识别系统解决方案，采用模块化设计架构，包含车辆检测(YOLOv3-tiny)、车牌定位(RetinaNet)和字符识别(LPRNet)三大核心模块。系统通过轻量级模型实现实时处理能力，利用特征金字塔网络和Focal Loss优化小目标检测效果，并采用端到端的字符识别方案。文章详细阐述了技术选型依据、网络结构原理、代码实现细节及环境配置要求，为车牌识别系统的开发提供了完整的实践指导。该系统可广泛应用于智能交通、安防监控等场景，具有良好的实用价值。
深度学习VS强化学习：预测与决策的本质差异
最新发布
qq_65632993的博客
01-08 620
摘要：深度学习和强化学习是人工智能的两大分支，但本质不同。深度学习通过静态数据学习函数映射，目标是预测误差最小化；强化学习通过环境交互学习决策策略，追求长期收益最大化。两者在数据来源（固定vs动态）、反馈信号（密集vs稀疏）、核心挑战（泛化vs探索）等方面存在显著差异。深度强化学习是两者的结合，但实际应用中强化学习落地难度更高。选择方法时需根据任务特性：预测任务用深度学习，长期决策任务用强化学习。理解两者的"问题范式"差异比模型结构更重要。
通俗理解经典CNN架构：LeNet
不惑
01-05 1257
本文介绍了卷积神经网络(CNN)的鼻祖LeNet的起源、架构和应用。LeNet由Yann LeCun在20世纪90年代开发，主要用于手写数字识别，其创新性的卷积层、池化层等设计奠定了现代CNN的基础。文章详细拆解了LeNet-5的7层结构，包括输入层、卷积层、池化层和全连接层的工作原理，并解释了前向传播和训练过程。尽管LeNet结构简单，参数仅6万个，但它在MNIST数据集上实现了不到1%的错误率。虽然现代网络更加复杂，但LeNet作为教学经典，仍是理解CNN核心概念的重要案例。
基于深度学习的车型识别系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
ningfoshao8678的博客
01-07 731
本文介绍了一款基于YOLO算法的车型识别系统，支持轿车、卡车、公共汽车和摩托车等多种车型识别。系统具备图片、视频、摄像头实时检测及批量处理功能，集成语音播报、结果导出等实用模块，并提供用户登录和模型训练功能。技术栈采用Python 3.10、PyQt5和SQLite，支持YOLOv5至v12多模型切换。测试数据显示，YOLO12n模型以40.6%的mAP表现最优，YOLO11n在CPU推理速度最快(56.1ms)。系统训练数据集包含19,000张图片，mAP@0.5达到70.8%，F1值为0.67，识别效果
【人工智能领域】- 卷积神经网络（CNN）深度解析
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01-07 867
摘要：本文深入解析卷积神经网络(CNN)的工作原理，从生物学视觉皮层研究到AI视觉应用。文章首先介绍CNN的生物学基础——Hubel和Wiesel发现的视觉细胞层级结构，解释简单细胞和复杂细胞如何分别对应CNN的卷积层和池化层。随后详细剖析CNN的核心组件，包括权重共享、局部连接等特性，以及卷积运算的数学原理和三种计算模式。文章还展示了CNN各层次学习到的视觉特征，从基础边缘到完整物体识别的渐进过程，并提供了PyTorch实现示例。最后探讨了ImageNet竞赛对CNN发展的推动作用及其未来展望。
02基于pytorch的深度学习遥感地物分类全流程实战教程（包含遥感深度学习数据集制作与大图预测）-实践篇-python基础与遥感深度学习境配置
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01-04 857
本文介绍了Python基础与遥感深度学习环境配置。主要内容包括：1. Python开发环境安装（Anaconda和PyCharm的详细安装步骤）；2. Python基础语法（数据类型、运算符、流程控制、函数等）；3. 文件读写和类的基本概念；4. 遥感深度学习常用Python库（NumPy、GDAL、PyTorch等）及其安装方法。文章提供了从环境搭建到基础编程的完整指南，特别针对遥感数据处理和深度学习应用给出了相关库的配置建议。
L1和L2 正则化
06-01
### L1和L2正则化的概念及其在机器学习中的应用 #### 一、L1正则化 L1正则化通过向损失函数中添加参数的绝对值之和作为惩罚项，促使模型倾向于生成稀疏解。这意味着某些特征的权重会被精确地缩减为零，从而实现特征...
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