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。 L2让所有特征的系数都缩小,但是不会减为0,它会使...
由此可见,如果L不在w=0处取得极小值(L′(0)≠0),那么加入 L2 正则项后仍然不可能在w=0处取得极小值。 总结:L1 正则化能将损失函数的极小值点“转移”到w=0处,而 L2 正则化无论如何设置λ都达不到这样的效果。 相关资料: l1 相比于 l2 为什么容易获得稀疏解? - 王赟 Maigo的回答 - 知乎 ...
因此式子L1范数正则化比L2范数得到的w有更少的非0分量,即更“稀疏”。 4、示例的总结 注意:式子(11.6)与(11.7)的解要在平方误差项与正则化项之间这种,即出现在图中平方误差项等值线与正则化项等值线相交处。 w获得稀疏解,意味着初始的d个特征中,仅有对应着w的非零分量的特征才会出现在最终模型中,于是求解L...
直观来说，L1范数和L2范数的等值线在特征空间中的表现不同。L1范数倾向于产生稀疏解，即大部分特征权重为零，而L2范数则更均衡。这使得L1正则化成为一种内嵌式特征选择方法，仅保留对模型性能关键的特征。求解L1正则化问题通常采用近端梯度下降法，通过泰勒展开逼近优化目标。此外，局部保留投影算法（LPP）...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供L1正则化往往用于防止过拟合,而L2正则化往往用于特征选择。A.正确B.错误的答案解析,刷刷题为用户提供专业的考试题库练习。一分钟将考试题Word文档/Excel文档/PDF文档转化为在线题库,制作自己的
百度试题 题目L2正则化往往用于防止过拟合,而L1正则化往往用于特征选择。 A.正确 B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 正确 反馈 收藏
vsl2L2andL2正则化正则化特征选择和特征选择L1与L2AND 系统标签: regularizationfeatureselectionregularizedoverfittinglogistic 1 Feature selection, L1 vs. L2 regularization, and rotational invariance Andrew Ng ICML 2004 Presented by Paul Hammon April 14, 2005 2 Outline 1. Background information 2. L 1 -...
( ) A. L1 正则化 B. L2 正则化 C. Dropout D. 批量归一化 相关知识点: 试题来源: 解析 A。L1 正则化可以使一些模型参数变为零,从而实现特征选择,同时也能防止过拟合。L2 正则化主要是对参数进行平滑约束;Dropout 是随机丢弃神经元;批量归一化是对输入进行归一化处理。
正则化会产生更稀疏的解。此处稀疏性指的是最优值中的一些参数为0。其导出的稀疏性质已经被广泛地用于()机制。A.L1 特征清洗B.L2 特征选择C.L2 特征清洗D.L1特
以下哪种方法是用来解决过拟合问题的?A.减少模型复杂度B.增加正则化项C.L1范数或L2范数D.使用特征选择算法E.使用线性模型拟合二次曲线数据