每天五分钟机器学习：L1正则化和L2正则化有什么区别？

最新推荐文章于 2025-01-09 13:49:28 发布
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分类专栏： 每天五分钟玩转机器学习算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huanfeng_AI/article/details/127522898
本文介绍了L1正则化和L2正则化的概念及其区别。L1正则化产生稀疏权重矩阵，常与拉普拉斯分布相关，而L2正则化假设权重分布为高斯分布，导致参数值较小但不为零。正则化通过最大后验概率估计，结合先验分布来优化模型参数。

本文重点

正则化包含L1正则化和L2正则化，本文将介绍一下这两个正则化有什么不同？

正则化

L1正则化

L1正则化目的是减少参数的绝对值总和，定义为：

 

L2正则化

L2正则化的目的是减少参数平方的总和，定义为：

 

二者的区别？

1、L1正则化会使得某一维的权重为0，产生稀疏权重矩阵。L2正则化的最优的参数值很小概率会出现在坐标轴上，因此每一维的参数都不会是0。

2、L1正则化假设权重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。

为什么L1正则化假设权重w的先验分布为拉普拉斯分布？为什么L2正则化假设权重w的先验分布为高斯分布？

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每天五分钟玩转深度学习pytorch：L1正则化和L2正则化的应用
huanfeng_AI的博客
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前面章节，我们学习了为不同的网络层的参数设置不同的学习率，然后学习了学习率衰减，这些都是针对模型参数的，本节课程我们学习正则化技术，该技术也是针对模型参数的，它能有效的帮助我们解决过拟合的问题。本文L1正则化可以手动加到损失函数上，L2可以使用optim优化器直接使用，那么本文是再学习第6步(优化器)以及第8步（计算损失），因为要将L1加到损失上，此时损失会变得复杂一些。
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正则项的原理、梯度公式、L1正则化和L2正则化的区别、应用场景
pyxiea
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先对“L1正则化和L2正则化的区别、应用场景”给出结论，具体见后面的原理解释： L1正则化会产生更稀疏的解，因此基于L1正则化的学习方法相当于嵌入式的特征选择方法. L2正则化计算更加方便，只需要计算向量内积，L1范数的计算效率特别是遇到非稀疏向量时非常低 实际使用时，L2正则化通常都比L1正则化要好，所以应优先选择L2正则化. PS：为方便书写，以下的向量w\boldsymbol ww省略...
L1正则化和L2正则化的区别
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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..
【机器学习】L1正则化与L2正则化
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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。
2024-05-24 问AI: 在深度学习中，什么是L1 正则化和L2 正则化？
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在深度学习和机器学习中，正则化是一种用于防止模型过拟合的技术。它通过向损失函数添加一个惩罚项来实现，这个惩罚项与模型的复杂度有关。正则化项可以看作是对模型参数的约束，使得模型在训练时不仅关注于最小化训练误差，还要尽量使模型参数的值较小，从而降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力。L1 正则化和 L2 正则化是两种常见的正则化方法，它们之间的主要区别在于惩罚项的形式和效果。L1 正则化的惩罚项是模型参数绝对值的和。具体来说，假设模型参数的集合为 ，则 L1 正则化的惩罚项为：[ \text{L1 penalty
机器学习中L1正则化和L2正则化有什么区别？
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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...
L1正则化和L2正则化的区别？
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L1和L2正则化的区别是什么？
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L1正则化与L2正则化的区别
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摘要 正则化的本质是在Cost Function中添加的p-范数。本文从正则化的本质p-范数入手，解释了L1正则化和L2正则化的区别。 正则化 在Cost Function上添加了正则化项，就能降低模型的过拟合程度，这就是正则化的作用。 关于正则化更细节的讲述，请参考为什么正则化能减少模型过拟合程度。 正则化项的不同，就产生了L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化的表达式，其实就是1-范数...
机器学习——L1正则化与L2正则化 区别
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L1和L2正则化的区别和联系
wyyfighting123的博客
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L2正则化则倾向于使所有特征的系数都接近于0但不为0，这有助于保持模型的复杂度适中,适用于特征之间没有关联的情况。L1正则化可以产生稀疏权值矩值,即模型中的某些权重会变力0,这有助于特征选择,适用于特征之间存在关联的情况。在实际应用中,L和L2正则化经常被用于不同的场景， L1适用于特征选择,L2适应于保持模型的稳定性。都用于防止过拟合,通过在损失过数中添加正则化项来减少模型的更杂度,从而提高模型的泛化能力。L2正则化不会产生稀疏权值矩阵,所有特征的系数都会减小但不会变为0,这使得模型更加稳定。
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