L1和L2正则化

最新推荐文章于 2025-06-08 06:02:23 发布
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博客围绕正则化展开，探讨了L1正则化具有稀疏性的原因，给出了L1和L2正则化的贝叶斯解释，还分析了正则化能够降低过拟合现象的原因，这些内容在机器学习等信息技术领域有重要意义。
  • 为什么L1正则化具有稀疏性。
  • L1和L2正则化的贝叶斯解释。
  • 为什么正则化可以降低过拟合？
比较全面的L1和L2正则化的解释
cuisidong1997的博客
11-18 552
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。
线性回归讲解L1和L2正则化
最新发布
XiaoQiong.Zhang的博客
06-08 962
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 2063
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
正则化的作用以及L1和L2正则化的区别
热门推荐
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...
L1和L2正则化通俗理解
二十年蝉电子学习博客
11-02 8107
机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。
深度解构L1/L2正则化
MrJoice的博客
03-05 2494
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。
L1和L2正则化的区别是什么？
timer_017的博客
07-11 521
L1 强制某些参数为0，产生特征选择的效果；L2 则会让所有参数趋于较小但非零值，强调参数的一致性和稳定性；L1 对异常值较不敏感，而 L2 更能抵抗离群点的影响；L1 更偏向于减少特征的数量，L2 则保持所有特征但减弱其作用。
过拟合问题总结
wxgaws的博客
10-14 920
阿里DIN论文中，auc只有0.6，但是一样会出现过拟合问题。
损失函数和最大似然
wxgaws的博客
10-15 771
从数据获取模型，需要有衡量标准即损失函数。首先需要知道条件概率P(y|x)，让概率最大就能求得模型。概率P取负对数后，就是损失函数。 回归问题。观测值为高斯分布时，得到平方差损失MSE。观测值为laplace分布式，得到平均绝对误差MAE。 分类问题。由多分类的观测概率，可以得到交叉熵损失。 ...
XdeepFM和CIN
wxgaws的博客
10-10 738
CIN和crossNet都是显式构造交叉特征的典范。其巧妙之处在于，通过k阶交叉构造k+1阶交叉，从而将复杂度控制到可接受范围。 CIN中将sum pooling替换为max pooling，可能效果会更好。 CIN中应该加入x0的一阶项，形成一个完整的泰勒级数。 ...
xgboost: python版和java版预测得分不同
wxgaws的博客
07-31 668
使用同样的特征和模型，在python和java中输出的预测得分不同。经调研和测试发现，主要是二者missing的默认值不同，python中默认值为np.nan, 而java中默认值为0f。将java中的missing值设置为Float.NaN, 就可以得到和python一致的预测得分了。 ...
推荐系统代码: DIEN
wxgaws的博客
10-14 545
tf.name_scope?
新用户的点击率如何优化？
wxgaws的博客
10-29 520
新用户和行为少的用户，在很多情况下可以用相同的策略来优化点击率。 新用户的缺点是用户行为数据少，优点是新用户往往积极性很高。 点击率优化方法： 处理行为数据少的问题。可参考Airbnb的方式，将user _id映射到group_id，然后用group_id的行为来近似该用户的行为。分组可以参考用户的各种静态特征来分组。 利用好新用户积极性高的优势。 向B端展示新用户时，对新用户进行提权，B端能获得高的互动性，新用户也能感受到自己被需要。相关性问题可以设置阈值，相关性达标后才提权。 ...
dropout方法
wxgaws的博客
10-15 480
dropout在训练和预测时的差异。 dropout代码实现。 dropout为什么可以防止过拟合？相当于同时训练了多个神经网络，最终预测结果是多个网络bagging的结果。那模型bagging为什么可以防止过拟合？如果bagging的n个模型相互独立，那么预测平均值方差=单个方差/n。因此bagging方法确实可以减少预测方差，减少过拟合。 ...
文本分类模型
wxgaws的博客
10-28 467
阿里的标题分类？ 知乎的多标签分类？
模型训练缺失值问题
wxgaws的博客
08-08 413
1，不处理，删除，填充 2，xgboost对确实值的处理 3，神经网络对缺失值的处理
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...
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