从参数大小上来看,使用了L2正则化,发现最后一组权重都变小了许多,基本上都在0.1-0.4左右,和baseline还是有明显区别的,并且不像L1那样有几个权重特别小。 dropout dropout是通过随机使一些神经元失效来进行正则化的。 首先dropout能够使一些神经元失效,从而使得模型复杂度降低,从而能够缓解过拟合, 其次,因为dropout随机...
此时,L1正则化为 ,对应的等高线是一个菱形(我们可以画出多个这样的菱形): 首先来看一下不加L1正则的情况:我们使用梯度下降法去优化损失函数,随机选择一点,沿着梯度方向下降,得到一个近似的最优解M: 下面加上L1正则,情况则会有所不同 由此可见:加入L1正则项相当于倾向将参数向离原点近的方向去压缩。直观上来说...
对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归)。下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项α||w||1α||w||1即为L1正则化项。 L1正则化和L2正则化的说明如下: L1正则化是指权值向量ww中各个元素的绝对值之和,通常表示为||w||1||w||1 L2正则化...