1.L1损失函数(也称为绝对值损失函数): L1损失函数衡量了预测值与目标值之间的绝对差异。具体而言,对于预测值y_hat和实际值y,L1损失函数定义为它们之差的绝对值的总和,即L1损失函数的数学表达式如下: L1(y_hat, y) = ,y_hat - y 相对于L2损失函数,L1损失函数对离群值(即预测值与目标值差异较大的样本)...
L2 = Σ(yi - ŷi)² 接下来,我们将重点讨论L1和L2损失函数的区别。 1.敏感度不同:L1损失函数对异常值具有更强的敏感性,因为它是通过求绝对差值来计算损失。而L2损失函数对异常值的敏感性较小,因为平方差值使得异常值的影响减小。 2.唯一解和非唯一解:L1损失函数在所有的预测误差相等时往往存在多个最小...
首先,我们来定义L1和L2损失函数。给定一个模型的预测值y_hat和真实值y,L1损失函数可以定义为预测值和真实值之间差的绝对值的和,即: L1(y_hat, y) = ,y_hat - y 而L2损失函数可以定义为预测值和真实值之间差的平方和的平方根,即: L2(y_hat, y) = √(y_hat - y)² 接下来,我们将讨论L1和L2...
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...
L1损失函数:最小化绝对误差,因此L1损失对异常点有较好的适应更鲁棒,不可导,有多解,解的稳定性不好。 关于L1损失函数的不连续的问题,可以通过平滑L1损失函数代替: L2损失函数:最小化平方误差,因此L2损失对异常点敏感,L2损失函数会赋予异常点更大的损失值和梯度,调整网络参数向减小异常点误差的方向更新,因此容易造...
机器学习中都会看到损失函数之后会添加一个额外项,常用的额外项一般有2种,L1正则化和L2正则化。L1和L2可以看做是损失函数的惩罚项,所谓惩罚项是指对损失函数中某些参数做一些限制,以降低模型的复杂度。 L1正则化通过稀疏参数(特征稀疏化,降低权重参数的数量)来降低模型的复杂度; ...
通过数据可视化,我们能够对这两个损失函数的稳定性有更好的认知。 作为正规化 在机器学习中,正规化是防止过拟合的一种重要技巧。从数学上讲,它会增加一个正则项,防止系数拟合得过好以至于过拟合。L1与L2的区别只在于,L2是权重的平方和,而L1就是权重的和。如下: ...
L1损失函数和L2损失函数 L1损失函数:最小化绝对误差,因此L1损失对异常点有较好的适应更鲁棒,不可导,有多解,解的稳定性不好。 关于L1损失函数的不连续的问题,可以通过平滑L1损失函数代替: L2损失函数:最小化平方误差,因此L2损失对异常点敏感,L2损失函数会赋予异常点更大的损失值和梯度,调整网络参数向减小异常点...
L1与L2损失函数和正则化的区别 在机器学习实践中,你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为:1) L1范数 vs L2范数 的损失函数; 2) L1正则化 vs L2正则化。 作为损失函数 \(Y_{i}\))与估计值(\(f(x_{i})\))的绝对差值的总和(\(S\))最小化: ...
L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE）。它是目标值和预测值平方差的最小化。作为损失函数 L1和L2的区别如下：作为正则化：在机器学习中，正规化是防止过拟合的一种重要技巧。从数学上讲，它会增加一个正则项，防止系数拟合得过好以至于过拟合。L1与L2的区别只在于，L2是权重的平方和，而L1...