小白都理解的人工智能系列(15)——L1/L2 正规化 Regularization

本文探讨了机器学习中解决过拟合问题的方法——L1与L2正规化技术。通过修改误差公式,这两种正规化手段有效地限制了模型复杂度,避免过度拟合训练数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题1:什么是L1/L2 正规化 Regularization?

为了解决过拟合问题,误差公式对应做出了一点修改,误差公式的两种计算公式分别对应L1和L2正规化。






评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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