L1和L2正则先验

最新推荐文章于 2025-03-05 20:18:02 发布
最新推荐文章于 2025-03-05 20:18:02 发布
阅读量145 收藏
点赞数
文章标签： 概率论
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43786241/article/details/109605265
版权

L1和L2正则先验分别服从什么分布，为什么？

L1和L2正则先验分别服从什么分布?_狂奔的菜鸡的博客-优快云博客_l1正则服从什么分布        关于L1和L2正则化可以看我的另一篇文章一篇文章搞懂：岭回归和Lasso回归        首先回答这个问题：L1是拉普拉斯分布，L2是高斯分布。我们先来看看什么是拉普拉斯分布和高斯分布拉普拉斯分布        在概率论与统计学中，拉普拉斯分布是一种连续概率分布。由于它可以看作是两个不同位置的指数分布背靠背拼接在一起，所以它也叫作双指数分布。两个相互独立同概率分布指https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43786241/article/details/109605265

详细分析L1和L2正则化
weixin_43646592的博客
02-09 884
正则化：用来控制模型复杂度，减少过拟合，提高泛化能力。一般通过在目标函数中增加惩罚项实现： 目标函数 + α倍的权重范数(L1 or L2)，其中α控制正则化强弱。 L1正则化： 1.解空间的解释：加上了菱形约束，容易在尖角处碰撞出解 2.贝叶斯估计角度解释：假设w的先验分布服从拉普拉斯分布，在0点的概率要更高 L2正则化： 1.解空间角度解释：加了球形约束，等高线.
机器学习-L1、L2正则化详解
qq_44936246的博客
04-25 2054
模型产生过拟合的现象表现为：在训练集上误差较小，而在测试集上误差较大。 并且之所以产生过拟合现象是由于训练数据中存在一定的噪音，而我们为了尽可能的做到拟合每一个样本点（包括噪音），往往就会使用复杂的模型。最终使得训练出来的模型很大程度上受到了噪音数据的影响，例如真实的样本数据可能更符合一条直线，但是由于个别噪音的影响使得训练出来的是一条弯曲的曲线，从而使得模型在测试集上表现糟糕。因此，我们可以将这一过程看作是糟糕的训练集导致了糟糕的泛化误差。但仅仅从过拟合的表现形式来看糟糕的测试集（噪音多）也能导致糟糕的.
深度学习的实用技巧——L2正则化、Dropout正则化、梯度检验
夏鼎的博客
07-15 4805
1.深度学习应用是一个高度迭代的过程想要找到一个称心的神经网络结构，是一个循环往复的过程：idea——>code——>experiment——>idea……超级参数的选择也是神经网络工程师关注的重要问题：#layers   ？#hidden units  ？learning rates  ？activation functions   ？因此，创建高质量的训练数据集、验证集和测试...
L1和L2正则
akenseren的博客
05-23 1262
L1和L2的区别L1范数（L1 norm）是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。 比如 向量A=[1，-1，3]， 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|.简单总结一下就是： L1范数: 为x向量各个元素绝对值之和。 L2范数: 为x向量各个元素平方和的1/2次方，L2范数又称Euclidean范数或者Frobenius范数 ...
理解：L1正则先验分布是Laplace分布，L2正则先验分布是Gaussian分布
qq_38156104的博客
06-13 1250
L1、L2正则化来源推导 L1L2的推导可以从两个角度： 带约束条件的优化求解（拉格朗日乘子法） 贝叶斯学派的：最大后验概率 1.1 基于约束条件的最优化 对于模型权重系数w的求解释通过最小化目标函数实现的，也就是求解： 首先，模型的复杂度可以用VC来衡量。通常情况下，模型VC维与系数w的个数成线性关系：即： w数量越多，VC越大，模型越复杂 为了限制模型的复杂度，我们要降低VC，自然的思路就是降低w的数量，即： 让w向量中的一些元素为0或者说限制w中非零元素的个数。我们...
L1、L2正则化与贝叶斯先验分布的关系
codestrom04
07-02 3231
转自：https://note.youdao.com/ynoteshare1/index.html?id=2851b97199bcdc174001d72b1bec0372&type=note （1）频率学观点：认为参数w是固定的，数据集D有多个，所以要解决的问题是什么样的w能使当前的D出现的可能性最大 假设给定输入x，其对应的label是t，且t服从高斯分布且均值为f(x)=wx+b ...
深度解构L1/L2正则化
最新发布
MrJoice的博客
03-05 2155
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。
l2高斯分布_L1正则先验是Laplace分布，L2正则先验分布是高斯分布
weixin_42177768的博客
01-17 1583
Laplace分布Laplace概率密度函数分布为： 一般μ的取值为0，所以形式如下： 分布的图像如下所示可以看到Laplace分布集中在μ附近，而且b越小，数据的分布就越集中L2正则先验分布是高斯分布L1正则先验分布是Laplace分布，L2正则先验分布是Gaussian分布。接下来从最大后验概率的角度进行推导和分析。在机器学习建模中，知道了 x和 y 以后,需要对参数 w 进行建模。那么后验...
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...
L1和L2正则化的概率解释1
08-04
总结来说，L1和L2正则化是通过引入不同的概率先验分布来控制模型的复杂度，L1正则化倾向于产生稀疏模型，而L2正则化则倾向于产生更平滑的模型。在实际应用中，选择哪种正则化方式取决于具体任务的需求，例如特征选择...
Laplace（拉普拉斯）先验与L1正则化
lc574260570的博客
08-17 3018
在之前的一篇博客中L1正则化及其推导推导证明了L1正则化是如何使参数稀疏化人，并且提到过L1正则化如果从贝叶斯的观点看来是Laplace先验，事实上如果从贝叶斯的观点，所有的正则化都是来自于对参数分布的先验。现在来看一下为什么Laplace先验会导出L1正则化，也顺便证明Gauss（高斯）先验会导出L2正则化。 最大似然估计 很多人对最大似然估计不明白，用最简单的线性回归的例子来说：如果有数据...
贝叶斯先验解释l1正则和l2正则区别
weixin_34032621的博客
04-04 194
这里讨论机器学习中L1正则和L2正则的区别。 在线性回归中我们最终的loss function如下： 那么如果我们为w增加一个高斯先验，假设这个先验分布是协方差为 的零均值高斯先验。我们在进行最大似然： 这个东西不就是我们说的加了L2正则的loss function吗？ 同理我们如果为w加上拉普拉斯先验，就可以求出最后的loss function也就是我们平时说的加...
L1和L2正则先验分别服从什么分布?
weixin_43786241的博客
11-10 2471
        关于L1和L2正则化可以看我的另一篇文章一篇文章搞懂：岭回归和Lasso回归         首先回答这个问题：L1是拉普拉斯分布，L2是高斯分布。我们先来看看什么是拉普拉斯分布和高斯分布 拉普拉斯分布         在概率论与统计学中，拉普拉斯分布是一种连续概率分布。由于它可以看作是两个不同位置的指数分布背靠背拼接在一起，所以它也叫作双指数分布。两个相互独立同概率分布指
【机器学习】贝叶斯角度看L1，L2正则化
haolexiao的专栏
04-19 1万+
之前总结过不同正则化方法的关系【不过那篇文章被吞了】当时看的资料里面提到了一句话就是：正则化等价于对模型参数引入先验分布，而L1正则化相当于参数中引入拉普拉斯分布先验，而L2分布则相当于引入了高斯分布先验。当时这这句话不是很理解，今天又找了一下相关的资料研究了一下。 贝叶斯学派和频率学派要解释上面的问题，需要先区别一下贝叶斯学派和频率学派的区别。 本质上频率学派和贝叶斯学派最大的差别其实产生于对
【深度学习】正则化方法——L1和L2正则化
第三季度的博客
05-27 5712
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。
机器学习中L1L2规则化详解（先验及稀疏性解释）
小白白的博客
11-03 8355
（作者：陈玓玏） 1、 为什么要正则化? 知乎上有个兄弟说得对（https://www.zhihu.com/question/20924039 这个问题下Stark Einstein的回答），不应该说是正则化，应该说是规则化，也就是说，我们原来是在完全没有任何先验知识的情况下进行的训练，那训练出来的结果有可能会“过”，你不知道哪个特征会有用，于是你找了很多特征，尽可能精确地去拟合你的训练数据，结果...
理解：L1正则先验分布是Laplace分布，L2正则先验分布是Gaussian分布——复习篇
热门推荐
crb的博客
08-28 2万+
 L1、L2正则化来源推导 L1L2的推导可以从两个角度： 带约束条件的优化求解（拉格朗日乘子法） 贝叶斯学派的：最大后验概率 1.1 基于约束条件的最优化 对于模型权重系数w的求解释通过最小化目标函数实现的，也就是求解： 首先，模型的复杂度可以用VC来衡量。通常情况下，模型VC维与系数w的个数成线性关系：即： w数量越多，VC越大，模型越复杂 为了限制模型的复杂度，我们要降低V...
机器学习小知识——神经网络的L1和L2正则化
chenwei的博客
11-05 3120
有时候在求解规划问题时，我们想要让得到的解满足一定的条件，换句话说，如果得到的解不能满足一定的条件我们更加倾向于拒绝它，而且这种倾向还是比较大的。这种情况在实际应用中比较常见，比如在准备出去旅行时，我们肯定不太希望背包里面放置特别重的东西，这时候就可以加一个条件，如果物品的重量大于一个给定的临界值，那么它的价值将大大降低，而这种大大降低可以通过给其添加一个很大的系数实现。 同样的，在求解神经网络损失函数的最小值时，我们希望自变量权重向量www满足一定的条件，如果不满足，就给其狠狠地惩罚一下。这时候我们就会在
正则化与数据先验分布的关系
开飞机的小毛驴儿
05-31 3481
转载自知乎：https://www.zhihu.com/question/23536142 先抛给大家一个结论：从贝叶斯的角度来看，正则化等价于对模型参数引入 先验分布 。 一. Linear Regression 我们先看下最原始的Linear Regression: <img src="https://pic2.zhimg.com/c24e0befa5ee8a84de2
评论
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