从实例理解正则化参数α（惩罚项）

最新推荐文章于 2025-05-12 15:46:05 发布
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本文从实例出发，详细解释了正则化参数α在机器学习中的作用，包括如何影响模型的策略（代价函数）、参数惩罚以及决策边界。通过调整α，可以平衡经验风险与结构风险，防止过拟合和欠拟合，找到最佳模型性能的α值。

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从实例理解正则化参数 α \alpha α

1.机器学习三要素之一——策略（代价函数）：

通过最小化训练误差来学得最佳参数 w , b w,b w,b: E ( w , b ) = 1 n ∑ i = 1 n L ( y i , f ( x i ) ) + α R ( w ) E(w,b)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}L(y_i,f(x_i))+\alpha R(w) E(w,b)=n1​i=1∑n​L(yi​<

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从零实现深度学习框架——理解正则化(一)
日积月累，天道酬勤
03-24 3067
本文介绍解决过拟合与欠拟合的方法——正则化，主要介绍L1和L2正则化。
深度学习笔记——归一化、正则化
haopinglianlian的博客
11-21 2633
本笔记介绍深度学习中常见的归一化、正则化。
pytorch学习笔记（十四）————正则化惩罚（减轻overfitting）
01-20
pytorch学习笔记（十四）————正则化惩罚（减轻overfitting）目录回顾降低过拟合方法正则化惩罚项常用的正则化公式 目录 回顾 在上一篇博客中我们讲到，当训练模型比真实模型复杂度低的情况叫做underfitting（欠拟合），当训练集模型比真实模型复杂度高的情况叫做overfitting（过拟合）。现如今由于网络层数不断地增加，欠拟合的情况已经较为少见，绝大数多情况都是出现过拟合。与过拟合有一个异曲同工的概念叫做奥卡姆剃刀原理。 奥卡姆剃刀原理是指：在科学研究任务中，应该优先使用较为简单的公式或者原理，而不是复杂的。 应用到深度学习任务中，可以通过减小模型的复杂度来降低过拟合的
深度学习（九）正则化惩罚项
QuinnHanz的博客
05-31 3万+
在机器学习特别是深度学习中，我们通过大量数据集希望训练得到精确、泛化能力强的模型，对于生活中的对象越简洁、抽象就越容易描述和分别，相反，对象越具体、复杂、明显就越不容易描述区分，描述区分的泛化能力就越不好。 比如，描述一个物体是“方的”，那我们会想到大概这个物体的投影应该是四条边，两两平行且垂直，描述此物体忽略了材质、质量、颜色等等的性状，描述的物体的多，相反，描述的内容...
为什么正则化参数能够防止过拟合
最新发布
ELovevne的博客
05-12 285
正则化参数通过向损失函数添加约束项，限制模型复杂度，从而防止过拟合。过拟合通常发生在模型过于复杂，捕捉到训练数据中的噪声而非一般规律时。正则化方法如L1、L2和弹性网，通过惩罚模型参数的大小，促使模型选择更简单的解，减少对训练数据细节的依赖，增强模型的泛化能力。这样，模型在面对新数据时能更准确地预测，避免过拟合。
梯度下降函数理解
qq_26275791的专栏
08-11 1102
r(d)可以理解为有d的参数进行约束，或者 D 向量有d个维度。 咱们将楼主的给的凸优化结构细化一点，别搞得那么抽象，不好解释； , 其中， 咱们可以令: f() = . ok，这个先介绍到这里，至于f(x)为什么用多项式的方式去模拟？相信也是很多人的疑问，很简单，大家看看高等数学当中的泰勒展开式就行了，任何函数都可以用多项式的方式去趋近，log x,lnx,等等都可以去趋近，而不
正则化惩罚项
weixin_43282288的博客
10-22 3285
对于x如图，假设有两组W，最终W乘以X的转置都为1，但是 w1只与X的第一个像素点，与其他像素值无关，就算是[1,2,3,4]也是算出来1 w2是综合考虑了每一个点。分布显的均匀。 于是引入正则化惩罚项 假设引入L2惩罚项，计算W的平方和，则 w1的惩罚项为1^2+0+0+0=1 w2惩罚项为4x(1/4)^2=1/4 虽然他们有相同的损失函数，但是加上正则化惩罚项之后，就不一样了。这时候就会...
正则化——参数范数惩罚
qq_42757191的博客
05-18 3556
L1和L2正则化
L2正则化：在神经网络中实现更好的模型压缩和优化
AI天才研究院
07-25 2667
L2正则化（又称为权重衰减）是一种通过惩罚模型参数过大的方向来提高其稳定性的方法。它使得系数估计不受到大量无关特征的影响，从而减少过拟合、提高泛化能力。许多深度学习框架都提供了对L2正则化的内置支持，可以简单地添加到损失函数或优化器中。本文基于PyTorch进行L2正则化的实验研究，并结合经验及最新研究成果，探讨L2正则化在神经网络中的应用及其有效性。本文假设读者对深度学习、PyTorch及Python有一定的了解。深度学习已经成为机器学习领域的一个热门研究方向。
归一化和正则化
wewinwe的博客
08-05 3247
归一化和正则化1、归一化1.1为什么要归一化1.2 如何进行归一化2、正则化2.1、为什么要进行正则化2.2 如何进行正则化惩罚 1、归一化 1.1为什么要归一化 在做梯度下降的时候，我们用的数据集并不像前面给的数据集那么规范，很多时候不同特征的值之间相差还是很大的，举个简单的例子以收入和开销为特征，分析对幸福指数的影响。 收入 开销 6000 1000 7200 1300 ...
大数据分析实战-信用卡欺诈检测（四）-正则化惩罚
小白不白
02-02 813
大数据分析实战-信用卡欺诈检测（一） 大数据分析实战-信用卡欺诈检测（二）-下采样方案和交叉验证 大数据分析实战-信用卡欺诈检测（三）- 模型评估 文章目录正则化惩罚 正则化惩罚 正则化惩罚，这个名字看起来有点别扭， 什么要惩罚呢?先来解释一下过拟合的含义。 建模的出发点就是尽可能多地满足样本数据，在图6-11中，图6-11（a）中直线看起来有点简单，没有满足大部分数据样本点，这种情况就是欠拟合，究其原因，可能由于模型本身过于简单所导致。再来看图6-1（b），比图6-11（a）所示模型稍微复杂些，可以满足大
正则化惩罚（超详细）
AI_dataloads的博客
09-11 1405
在机器学习特别是深度学习中，我们通过大量数据集希望训练得到精确、泛化能力强的模型，对于生活中的对象越简洁、抽象就越容易描述和分别，相反，对象越具体、复杂、明显就越不容易描述区分，描述区分的泛化能力就越不好。
深度学习中的正则化(一)、参数范数惩罚
weixin_36670529的博客
09-20 3785
一、正则化 没有免费午餐定理暗示我们必须在特定任务上设计性能良好的机器学习算法。我们建立一组学习算法的偏好来达到这个要求。当这些偏好和我们希望算法解决的学习问题吻合时，性能会更好。至此我们具体讨论修改学习算法的方法，只有通过增加或减少学习算法可选假设空间的函数来增加或减少模型的容量。所列举的一个具体示例是线性回归增加或减少多项式的次数。到目前为止讨论的观点都是过度简化的。 算法的效果不仅很大程...
深入理解深度学习——正则化（Regularization）：参数范数惩罚
冯·诺依曼
05-14 1万+
正则化在深度学习的出现前就已经被使用了数十年。线性模型，如线性回归和逻辑回归可以使用简单、直接、有效的正则化策略。许多正则化方法通过对目标函数J添加一个参数范数惩罚Ωθ限制模型的学习能力。Jθ;XyJθ;XyαΩθ其中α∈0∞是权衡范数惩罚项Ω和标准目标函数Jθ;Xy相对贡献的超参数。将α设为0表示没有正则化。α越大，对应正则化惩罚越大。当我们的训练算法最小化正则化后的目标函数J时，它会降低原始目标J。
线性回归 正则项（惩罚项）原理、正则项的分类与Python代码的实现
Hello Word
03-19 5153
除了前面提到的L1与L2在算法上的区别之外，还有一个重要的区别在于L1正则项的解不是唯一的，而L2正则项的解是唯一的。这是由于L1正则项的正则化图形是一个菱形，其边界在坐标轴上，而L2正则项的正则化图形是一个圆形，其边界是一个平滑的曲线。在线性回归中，正则项是一种用于控制模型复杂度的技术，它通过将系数的大小加入到损失函数中，以限制模型的复杂度。这意味着，L1正则项可以在模型中选择最重要的特征，从而提高模型的泛化能力。L2正则项将系数的平方和作为正则化项，可以防止模型中的系数过大，从而减少模型的过拟合。
惩罚项介绍加L1L2正则介绍
qq_29837229的博客
04-01 710
机器学习中，损失函数后接的补充项就是惩罚项。训练中希望得到简洁，泛化能力强的模型。随着训练使用的数据越多，特征维度也多，模型泛化能力会变差，也就是过拟合，为了掌握一种平衡增加惩罚项。
来聊一聊机器学习中的数学原理——过拟合、正则化和惩罚函数
weixin_36092143的博客
08-13 1091
在ChatGPT模型技术原理中，我们得知研究人员还可以通过对模型进行正则化处理，例如Dropout或权重衰减，以防止模型过拟合。这些正则化技术有助于提高模型在面对新输入时的泛化能力，使其在实际应用中具有更好的鲁棒性。那么今天跟大家聊一聊机器学习模型训练中涉及到的数学原理，过拟合、正则化和惩罚函数，来一起来理解为什么这些数学方法会对模型产生巨大的影响。
XGBoost的正则项参数alpha，lambda
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XGBoost的正则项参数alpha，lambda详解！！！
损失函数与正则项（惩罚项），多loss间权重设计
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xys430381_1的专栏
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正则项(惩罚项) 正则项（惩罚项）的本质 惩罚因子（penalty term）与损失函数（loss function） penalty term和loss function看起来很相似，但其实二者完全不同。 惩罚因子： penalty term的作用就是把约束优化问题转化为非受限优化问题。 罚函数的基本思想是构造辅助函数，把原来的约束问题转化为求辅助函数极小化的无约束问题。 机器学习为什么需要正则项 我们经常看到，标准损失函数通常由两项组成，数据损失项和惩罚项，并将惩罚项乘以超参数λ，用来平衡这两项。
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