L1正则化:对异常值更鲁棒,因为它不会过分地惩罚大的权重。在存在异常值的情况下,L1正则化可以更好地保持模型的稳定性。 L2正则化:对异常值相对敏感,因为它对参数的平方进行惩罚,使得大的权重会受到更大的惩罚。因此,在存在异常值的情况下,L2正则化可能会使模型对异常值产生过度的反应。 综上所述,L1正则化和L2...
它们都可以通过加入正则化项的过程减少模型的过拟合,但也存在本质的区别,具体表现在: 一、概念不同: L1正则化:也叫Lasso正则化,将模型中参数的绝对值之和作为惩罚项,重点是排除参数的系数。 L2正则化:也叫Ridge正则化,将模型参数的平方和作为惩罚项,重点是降低参数的系数。 二、优化方式不同: L1正则化:使用L1...
3、计算复杂性不同 l1正则: 由于它倾向于产生稀疏模型,所以在某些算法中可能更难优化。 l2正则: 数学上更易处理和优化,因为它的梯度是连续的。 4、对于异常值的鲁棒性不同 l1正则: 对异常值更鲁棒,因为它不会过分地惩罚大的权重。 l2正则: 对异常值可能不那么鲁棒,因为它会对大的权重施加更大的惩罚。 延伸...
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。 二、区别: 1.L1是模型各个参数的绝对值之和。 L2是模型各个参数的平方和的开方值。 2.L1会趋向于产生少量的特征,而其他的特征都是0. 因为最优的参数值很大概率出现在坐标轴上,这样就会导致某一维的权重为0 ,产...
线形回归的L2正则化通常称为Ridge回归,它和一般线形回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项,和Lasso回归的区别是Ridge回归的正则化项是L2范数,而Lasso回归的正则化项是L1范数。具体Ridge回归的损失函数表达式如下: Ridge回归在不抛弃任何一个特征的情况下,缩小了回归系数,使得模型相对而言比较的稳定,但和La...
L1正则化:由于产生稀疏解,计算上可能更复杂,优化算法需要更加精细。 L2正则化:计算上相对简单,优化问题通常更容易解决。 结论 L1和L2正则化在机器学习模型的构建过程中扮演着重要角色,它们通过不同的方式帮助模型防止过拟合并提升泛化能力。理解这两种正则化技术的区别和适用场景对于构建高效、可靠的机器学习模型至关重...
L1正则化和L2正则化的主要区别在于对模型参数的惩罚方式不同。L1正则化会让部分参数变为0,从而实现特征选择的功能,即可以通过L1正则化将不重要的特征的权重置为0,从而达到特征筛选的效果;而L2正则化则会让所有参数都变小但不为0,能够更好地控制模型的复杂度。 第二章:L1正则化和L2正则化在模型训练中的作用 L1...
1.L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,用于特征选择。 L2正则化可以产生参数值较小的模型,能适应不同的数据集,一定程度上防止过拟合,抗扰动能力强。 2.L1可以让一部分特征的系数缩小到0,从而间接实现特征选择。所以L1适用于特征之间有关联的情况。
1.3 正则化的另一种解释 L1与L2正则化的区别 2.1 解空间形状不同 2.2 先验假设不同 2.3 适用场景不同 ---第一菇 - 正则化的原理--- 1.1 什么是正则化 在机器学习领域,模型的优化绝对是一个重头戏。刚接触这个领域的同学,可能会沉迷于选择更加复杂或是更加fancy的模型去解决一些问题,反而忽略了对简单模型的...
L1正则化和L2正则化是机器学习中常用的两种正则化方法,它们的主要区别在于对数据分布的影响不同。L1正则化通过在损失函数中引入L1正则化项,减小模型输出与真实标签之间的差距。当L1正则化项的权重过大时,模型的输出将变得非常稀疏,即大部分元素都为零,从而减少了模型的泛化能力。因此,L1正则化通常用于训练深度神经网...