在不加正则项的情况下,模型的最优解应该在损失函数的中心点处。加了正则项后,模型的目标函数为损失项和正则项之和,可以看出,当损失项增大时,正则项减小;损失项减小时,正则项增大。两者相互制约。 于是,可以将Φ(θ)看做一个约束项(其实从正则的英文中可以看出,正则就带有规则的意思,所以正则项就是对函数添加...
(1) 若q=1时,则正则化项为L1范数,构建的线性回归称为LASSO回归。(2) 若q=2时,则正则化项为L2范数,构建的线性回归称为Ridge回归。最小化损失函数$E(w)$得到的参数w即是模型的最优解。 贝叶斯角度分析损失函数1、先验分布是高斯分布由上节可知,贝叶斯估计模型参数w的分布需要知道参数的先验分布和数据集的似...
正则项的概念 正则项是指在模型优化过程中添加到损失函数中的一个额外项,用于控制模型的复杂度。正则项可以使模型更加稳定,避免过拟合现象的出现。常见的正则项包括L1正则项和L2正则项,其中L1正则项可以使得模型具有稀疏性,而L2正则项则可以使得模型的权重分布更加平滑。在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的正则项...
L1损失与L2损失：在损失值与梯度稳定性上各有优势。L1损失对异常点鲁棒，倾向于产生稀疏解；L2损失收敛速度快，但值相对较大，对噪声敏感。正则项：通过控制模型复杂度，促进泛化性能。L1正则化倾向于产生稀疏模型系数，适合特征选择；L2正则化则不倾向于产生稀疏解，但能有效防止过拟合。
深度解析:损失函数与正则项(惩罚项),以及多Loss间权重设计 在机器学习和深度学习的广阔领域中,损失函数(Loss Function)和正则项(Penalty Term 或 Regularizer)是两个至关重要的概念。它们不仅影响着模型的训练效果,还直接关系到模型的泛化能力和实际应用中的表现。本文将简明扼要地介绍这两个概念,并深入探讨多Loss间...
L1正则化: L1正则化的损失函数为: L1正则项的添加使参数w的更新增加了 ,sgn(w)为阶跃函数,当w大于0,sgn(w)>0,参数w变小;当w小于0时,更新参数w变大,所以总体趋势使得参数变为0,即特征稀疏化。 L2正则化: L2正则化的损失函数为: 由上式可以看出,正则化的更新参数相比没有加正则项的更新参数多了 ...
神经网络求解式中，损失与正则项是关键要素。损失衡量预测值与真值间的差异，正则项则衡量模型复杂程度，旨在降低过拟合风险。损失度量通常采用L1或L2。L1损失呈V型，损失非零处不可导，但梯度为定值；L2损失则呈U型，平滑且处处可导，导数接近零时损失更小。举例而言，对于误差分布(0.6,0.1,0.1)与...
L1 正则化:也称为Lasso回归,增加了一个参数的绝对值和作为正则项,使得部分参数变为0,从而实现特征选择。 L2 正则化:也称为Ridge回归,增加了一个参数的平方和作为正则项,使参数变得更小但不会变为0。 PyTorch中的正则项实现 在PyTorch中,我们可以通过优化器的参数来实现正则化。在训练模型时,我们通常会将损失函...
一. 正则化概述 正则化(Regularization),L1和L2是正则化项,又叫做罚项,是为了限制模型的参数,防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。 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ℓ1-norm和ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数。
1 正则项的含义 在线性回归中,正则项是一种用于控制模型复杂度的技术,它通过将系数的大小加入到损失函数中,以限制模型的复杂度。在线性回归中,通常使用L1正则项或L2正则项。正则项的形式可以表示为: L1正则项(Lasso): L2正则项(Ridge): 其中,p pp是系数的数量,w i w_iw ...