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: 最小平方损失函数的L1正则化: 最小平方损失函数的L2正则化: 它们的性质的区别能快速地总结如下: 解的唯一性是一个更简单的性质,但需要一点想象。首先,看下图: 绿色的线(L2范数)是唯一的最短的路径,而红色、蓝色、黄色线条(L1范数)都...
他们的性质和区别：内置特征选择是L1范数被经常提及的有用的性质，而L2范数并不具备。这是L1范数的自然结果，它趋向于产生稀疏的系数（在后面会解释）。假设模型有100个系数，但是仅仅只有其中的10个是非零的，这实际上是说“其余的90个系数在预测目标值时都是无用的”。L2范数产生非稀疏的系数，因此...
L1就是权重的和:L2是权重的平方和: 最小平方损失函数的L1正则化: 最小平方损失函数的L2正则化: 它们的性质的区别总结如下:L2正则化L1正则化计算效率高(因为有...无用的”。L2范数产生非稀疏的系数,因此它不具备这个性质。 稀疏性指的是一个矩阵(或向量)中只有少数的项是非零的。L1范数具备性质:产生许多0或...
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: 最小平方损失函数的L1正则化: 最小平方损失函数的L2正则化: 它们的性质的区别能快速地总结如下: 解的唯一性是一个更简单的性质,但需要一点想象。首先,看下图: 绿色的线(L2范数)是唯一的最短的路径,而红色、蓝色、黄色线条(L1范数)都...
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。 图片.png 作为损失函数 L1和L2的区别如下: 图片.png 转自https://www.jianshu.com/p/d4c6f7b48928 图片.png 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...