(L0范数很难优化求解) L1范数: 指向量中各个元素绝对值之和 L2范数: 指向量各元素的平方和然后求平方根 在这里插入图片描述 注:L0范数,指向量中非零元素的个数。无穷范数,指向量中所有元素的最大绝对值。 二:范数作用 L1范数: 可以进行特征选择,即让特征的系数变为0. L2范数: 可以防止过拟合,提升模型的...
L1和L2都可以做损失函数使用。 1. L2损失函数 L2范数损失函数,也被称为最小平方误差(LSE)。它是把目标值 yi 与估计值 f(xi) 的差值的平方和最小化。一般回归问题会使用此损失,离群点对次损失影响较大。 L=∑i=1n(yi−f(xi))2 2. L1损失函数 也被称为最小绝对值偏差(LAD),绝对值损失函数(LAE...
L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。我们让L2范数的规则项||W||2最小,可以使得W的每个元素都很小,都接近于0,但与L1范数不同,它不会让它等于0,而是接近于0。 L2的作用=参数变小=模型变简单≈模型参数信息变少。 L2的作用: 1、L2范数不但可以防止过拟合,还可以让我们的优化求解变得稳定和快速。 2...
L2范数越小,可以使得w的每个元素都很小,接近于0,但L1范数不同的是他不会让它等于0而是接近于0. L2的作用=参数变小=模型变简单≈模型参数信息变少 三、从几何角度直观理解L1范数、L2范数 假设有如下带L1正则化的损失函数: 其中J0是原始的损失函数,加号后面的一项是L1正则化项,α是正则化系数。注意到L1正则化...
l1范数= |i | l2范数的定义类似,只是在求和项中用平方代替了绝对值: l2范数= |i |2 可以看出,两者都是一种范数,但l1范数更像是一种模式,它把向量变成一组数字,表达了向量的大小,而l2范数更像是一种距离,把向量变成距离,表达了向量之间的距离,两者具有不同的特性。 l1范数称为“稀疏范数”,它可以有效地...
L1范数 -- (Lasso Regression) L2范数 -- (Ridge Regression) 三、从几何角度直观理解L1范数、L2范数 总结 范数的作用 L-0范数:用来统计向量中非零元素的个数。 L-1范数:向量中所有元素的绝对值之和。可用于优化中去除没有取值的信息,又称稀疏...
9.L1范数与L2范数的区别MYVision_码艺视觉 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 805 0 03:05 App 【深度学习概述】如何解决线性不可分问题 1726 0 02:45 App 【深度学习概述】感知机有哪些局限 1338 0 01:32 App 14.SVM核函数选择 7.0万 4 00:10 App 老头乐机器人出现严重故障(视频由ai...
6、在正则化中的应用。L1范数和L2范数是机器学习和数据分析中经常使用的两种范数,L1范数是向量元素绝对值的和,而L2范数是向量元素平方和的平方根。 1、定义差异 L1范数:也被称为曼哈顿范数,是向量元素的绝对值之和。 L2范数:也被称为欧几里得范数,是向量元素的平方和的平方根。
L1范数与L2范数的区别在于它们对模型参数的惩罚方式不同。L1范数计算的是模型参数的绝对值之和，而L2范数则是参数的平方和的开方。由于L1范数的特性，它倾向于产生稀疏的解，即大部分参数接近于零，仅有少数参数保持非零值。这是因为L1优化倾向于使参数值大的特征更可能出现在坐标轴上，从而导致这些特征...
L2范数与L1范数是向量或矩阵计算中的两种不同范数。L2范数，即欧几里得范数，通过计算向量元素平方和的平方根来度量大小。对于n维向量x，其L2范数表示为：||x||₂ = √(x₁² + x₂² + ... + xₙ²)。而L1范数则通过向量元素绝对值之和来度量，其...