L1正规化和L2正规化的简单理解

最新推荐文章于 2025-08-02 01:34:13 发布
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Mitty_Li
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深度学习 三种正规化（L1、L2、BN）
小鹏AI
07-17 909
L1：：：yi=xi∑1i∣xi∣y_i = \frac{x_i}{\sum_1^i|x_i|}yi​=∑1i​∣xi​∣xi​​ L2：：：yi=xi∑1ixj2y_i = \frac{x_i}{\sqrt{\sum_1^ix_j^2}}yi​=∑1i​xj2​​xi​​ BN：：：yi=xi−xδy_i = \frac{x_i-\frac{}{x}}{δ}yi​=δxi​−x​​ ...
机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
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小平子的专栏
03-02 43万+
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...
机器学习------L1、L2规范化（L1 Regularization、L1 Regularization）
qq_36427732的博客
07-28 1万+
取自孙明的＂数字图像处理与分析基础＂ 1. 引入——病态问题和约束  通过改变模型的拟合能力来避免过拟合并不是一件容易的事情，更常用的办法是使用规范化对模型的参数进行一定的约束。下面来考虑一个非常简单的例子，求下面方程的解： 2x−y+2=02x−y+2=02x-y+2=0  这是一个二元一次方程，有无数个解，都在下图1a所示的这条直线上。 图1 病态方程求解和...
神经网络学习（九）优化方法：规范化
chf的博客
03-18 2913
系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。 规范化 本节，我们会讨论一种最为常用的规范化（regularization）手段——有时候被称为权重衰减（weight-decay）或者L2规范化（regularization）。L2规范化的想法是增加一个额外的项到代价函数上，这个项叫做规范化项。下面是\规范化的的交叉熵代价函数：C=−1...
深度学习中的正则化技术--L1&L2-norm,Dropout,Max-norm
hollyprince的博客
07-15 1267
规范化技术一般用于解决模型的过拟合问题，本文将深入浅出的介绍几种常见的正则化技术
欧氏距离、规范化欧氏距离=L2normal规范化平方和/模=1、softmax归一化和=1、z-sorce标准化(变化范围0~1,和不为1
weixin_44523062的博客
05-27 4159
归一化和规范化使用情况 1、在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候，标准化(Z-score standardization)表现更好，可消除各个维度上的差异 2、在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候，可以使用归一化方法。比如图像处理中，将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在[0 255]的范围 一、欧式、L2规范化欧氏距离、softmax归一化和=0 规范化： 针对数据库 规范化把关系满足的规范要求分为几级，满足要求最低的是第一范式（1N
L1标准化与L2标准化
ningyanggege的博客
09-25 1万+
L1标准化：每个元素/L1范数 L2标准化：每个元素/L2范数；如图所示：
什么是 L1 L2 正规化 正则化 Regularization (深度学习 deep learning)
08-30
什么是_L1_L2_正规化_正则化_Regularization_(深度学习_deep_learning)
L1与L2正则化对比分析及其应用
09-22
内容概要：本文从多个视角分析了 L1 和 L2 正则化的特点和优势。其中包括通过数学推导和几何解释阐述了这两种正则化方法对于参数优化的具体效果，并通过不同先验概率分布讨论它们导致稀疏参数的能力，同时展示了实际...
18L1和L2正规化（正则化）
花梦飞的博客
11-25 1311
为了说明这个标准化的问题，我们以线性拟合数据举例，当然其他机器学习算法都可以类似的推广。 在用线性一次方程拟合数据的时候，我们的训练误差可能很低，但是泛化能力比较好。但对于高次方程去拟合数据时，训练误差可能很小，但是泛化误差可能很低。在高次方程中起重要作用的就是那些高次项和其系数，所以我们想要让这些能力强的项变得不那么牛，这时候我们加入了惩罚机制，对其参数进行惩罚，就是我们的正则化项啦。 当然
L1范数代码,l1范数和l2范数,matlab源码.zip
10-15
L2范数具有平滑性，常用于最小二乘问题和正规化，因为它保证了解决方案的连续性和光滑性。 在MATLAB中，计算L1范数和L2范数有专门的函数。对于L1范数，可以使用`sum`函数结合`abs`函数来实现： ```matlab x = [1, ...
L2正则化详解
发几十块的吧
10-19 2286
L2正则化详解。
规范化、标准化、归一化、正则化
u014381464的博客
07-18 3万+
规范化： 针对数据库 规范化把关系满足的规范要求分为几级，满足要求最低的是第一范式（1NF），再来是第二范式、第三范式、BC范式和4NF、5NF等等，范数的等级越高，满足的约束集条件越严格。 针对数据 数据的规范化包括归一化标准化正则化，是一个统称（也有人把标准化作为统称）。 数据规范化是数据挖掘中的数据变换的一种方式，数据变换将数据变换或统一成适合于数据挖掘的形式，将被挖掘对象的属性数据按...
交叉熵、L2规范化、权重初始化推导，改进Michael Nielsen神经网络（2）
FaceBigCat的博客
10-07 1484
问题一： 使用二次代价函数时，当神经网络在犯错较大的情况时（w，b值偏离较大，如初始值给的太大），学习缓慢，即 较小。        当遇到错误数据时，神经元输出易饱和，使得 接近0，学习速度缓慢。所以想要使得偏导数里不出现 ，引入交叉熵代价函数。 一、交叉熵代价函数        使用交叉熵后，神经网络犯错误时学习速度更快。前后比较示意图：
regularization 规范化（L1，L2等等）：加惩罚函数降低过拟合
丁磊_ml的博客
08-12 8366
这称为岭回归 一般模型 选择最好的惩罚函数 L1L2 规范在上一节的课程中，我们讲到 右图用的是１０次方程去拟合，左图用的是２次方程去拟合。很显然１０次方程发生过拟合现象。那么我们就选择化简模型，将１０次模型转化为２次模型。 我们先假设将x域映射到z域的函数Φ(x)\Phi (x)为(对于所有的非线性模型，都存在映射函数Φ(x)\Phi (x)) 那么１０次模型和２次模型的表达式分别
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数
modabobo
05-04 8321
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限，以下都是我一些浅显的看法...
L1 / L2 正规化 (Regularization)
一路向北
05-24 3304
过拟合 我们知道, 过拟合就是所谓的模型对可见的数据过度自信, 非常完美的拟合上了这些数据, 如果具备过拟合的能力, 那么这个方程就可能是一个比较复杂的非线性方程 , 正是因为这里的 x^3 和 x^2 使得这条虚线能够被弯来弯去, 所以整个模型就会特别努力地去学习作用在 x^3 和 x^2 上的 c d 参数. 但是我们期望模型要学到的却是 这条蓝色的曲线. 因为它能更有效地概括数据.而且只需要...
浅谈L0,L1,L2范数及其应用
-------MYNUX--------- lengerfulluse
08-29 4748
博客原文传送门：点击打开链接 浅谈L0,L1,L2范数及其应用 在线性代数，函数分析等数学分支中，范数（Norm）是一个函数，其赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小。对于零向量，另其长度为零。直观的说，向量或矩阵的范数越大，则我们可以说这个向量或矩阵也就越大。有时范数有很多更为常见的叫法，如绝对值其实便是一维向量空间中实数或复数的范数，而Euclidean
CS231n2017 Lecture10 RNN笔记
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Se_ren_di_pity的博客
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循环神经网络(Recurrent Neural Networks)，可以实现不同类型的输入/输出如：1 to 1：固定输入得到固定输出1 to many: 比如输入固定size的图片，输出的是可变长度的序列，比如一段描述文本，长度随着单词数而变many to 1: 比如输入一段可变长度的文本，输出其情感分类向量many to many: 比如翻译任务。
ES654作业3：实现非正规Logistic回归与L1/L2正则化
- 题目要求实现非正规Logistic回归，意味着不需要考虑正规化项（如L1或L2惩罚项）。 4. **梯度下降**： - 梯度下降是一种用于优化算法的方法，常用于机器学习的参数优化。它的目标是找到使成本函数最小化的参数。...
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