L1和L2正则化

最新推荐文章于 2025-06-08 06:02:23 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-08 06:02:23 发布 · 188 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #机器学习

本文深入解析了机器学习中常用的两种正则化技术——L1和L2正则化。通过直观理解与实例说明这两种方法如何帮助减少模型过拟合问题，为读者提供了丰富的理论基础和技术细节。
xgboost调参
u012879957的专栏
09-06 811
了解偏差-方差权衡(Bias-Variance Tradeoff) 在机器学习df或统计课程中，偏差方差权衡可能是最重要的概念之一。当我们允许模型变得更加复杂（例如，更大的深度）时，模型具有更好的适应训练数据的能力，从而使模型偏差较小。然而，这种复杂的模型需要更多的数据来做训练。 xgboost中的大多数参数是关于偏差方差权衡的。最好的模型应该在模型的复杂性及模型的预测能力上做细致的权衡(注：...
机器学习稀疏之L1正则化
MyProgramingLife的专栏
01-22 7858
一、L1正则化 在L0 正则化中，通常我们有很多特征时， 这样在计算后验形式p(r|D) 有很大的复杂度。即使利用贪心算法，很容易陷入局部拟合情况。 其中一部分原因是因为 rj 特征是离散形式的， 这样造成目标函数的不光滑， 。 在优化领域中，通常的做法是对于离散的约束，我们通过松弛的方法来将其变为连续的约束。 我们可以在spike-and-slab 尖峰与平波模型中，通过在wj =0，
L1和L2简单易懂的理解
樱花落瓣
07-09 2万+
一、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-norm和ℓ2ℓ2-norm，
正则化(regularization)
热门推荐
小菜鸟的足迹~
07-19 5万+
正则化(regularization)在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。反问题有两种形式。最普遍的形式是已知系统和输出求输入，另一种系统未知的
线性回归讲解L1和L2正则化
最新发布
XiaoQiong.Zhang的博客
06-08 946
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 2032
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
11-18 549
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。
【深度学习】正则化方法——L1和L2正则化
第三季度的博客
05-27 6169
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。
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 1238
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！
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...
基本图像分类与目标检测网络要点总结
lx_xin的博客
09-25 7990
图像分类 AlexNet（2012） 是深度学习在计算机视觉领域的影响力较大的论文，获得了2012年ImageNet冠军。 深度为7层，基本结构如下图。准确率达到57.1%，top 1-5 达到80.2%。 使用ReLU，计算简便，缓解Sigmoid中梯度消失的问题。但当学习率较大时易出现dead神经元（落入负半区则永远无法激活），因此学习率设置不能过大。或者可以使用Leaky ReLU替代。...
在网络中用卷积层代替全连接层
lx_xin的博客
08-23 2791
参考资料： FCN用卷积层代替FC层原因（转） - byteH - 博客园 https://www.cnblogs.com/byteHuang/p/6959714.html 深度学习—之全卷积神经网络取代全连接层–用于图像分割 - 优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/zxyhhjs2017/article/details/78603332 占坑，待填...
CNN中感受野大小的计算
lx_xin的博客
09-15 2587
参考资料： 卷积神经网络物体检测之感受野大小计算 - machineLearning - 博客园 https://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html CNN 感受野计算公式 - 简书 https://www.jianshu.com/p/e875117e5372 将输入图片记为第0层，其后的卷积层和池化层对RF（receptive fie...
GAN学习
lx_xin的博客
11-05 1234
开始学习GAN生成对抗网络相关知识，将要点和心得总结于此。
卷积与反卷积（deconvolution）
lx_xin的博客
11-07 828
参考资料： 如何理解深度学习中的deconvolution networks
DL相关概念汇总
lx_xin的博客
08-27 369
Maxout： Maxout Network原理及其TensorFlow实现搜狐科技搜狐网 https://www.sohu.com/a/146005028_723464
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...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值