总结来说,L1正则化和L2正则化在正则化项的定义、稀疏性、解的稳定性、计算复杂性和对异常值的鲁棒性等方面存在明显的区别。在实际应用中,需要根据问题的具体需求和数据的特点来选择合适的正则化方法。 示例 当然,下面我将通过具体的数据和例子来进一步说明L1正则化和L2正则化的区别。 假设的数据和模型 假设我们有...
L1正则化和L2正则化是机器学习领域中常用的两种正则化技术,它们的主要区别在于对模型参数的惩罚方式和产生的效果不同。下面我将从定义、公式、对模型参数的影响、优化过程的差异以及各自适用的场景等方面进行详细解释。 定义与公式 L1正则化:通过在损失函数中添加模型参数绝对值之和的正则项来限制模型的复杂度。其公式...
L2正则化会将模型参数压缩到接近零,但一般不为零,因此不会进行特征选择。 从图形维度对比 L1正则化: 几何上,L1正则化对应于“菱形”的等高线。由于“菱形”的形状,梯度下降容易在轴上进行交集,导致一些参数为零——这解释了为何L1正则化倾向于产生稀疏的解。 L2正则化: 几何上,L2正则化对应于“圆形”的等高线。
从梯度的角度来看,L1 和 L2 正则化的主要区别在于它们对学习过程和模型复杂性的影响不同。具体来说,L1 正则更适用于产生稀疏解并进行特征选择,而L2 正则倾向于生成平滑的权重解。此外,L1 正则在零点处的不可微性增加了优化的复杂性。与 L2 正则处处可微(能直接使用基于梯度的方法优化)相比,L1 正则需要更复杂的...
一、概括: L1和L2是正则化项,又叫做罚项,是为了限制模型的参数,防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。 二、区别: 1.L1是模型各个参数的绝对值之和。 L2是模型各个参数的平方和的开方值。 2.L1会趋向于产生少量的特征,而其他的特征都是0. 因为最优的参数值很大概率
一、l1正则和l2正则的区别 L1减少的是一个常量,L2减少的是权重的固定比例L1使权重稀疏,L2使权重平滑。L1减少的是一个常量,L2减少的是权重的固定比例L1优点是能够获得sparse模型,对于large-scale的问题来说这一点很重要,因为可以减少存储空间L2优点是实现简单,能够起到正则化的作用。缺点就是L1的优点:无法获得...
L2参数正则化 L2参数正则化策略通过向目标函数添加一个正则项Ω(θ=12∥w∥22)\Omega(\theta=\frac{1}{2}\Vert w\Vert_{2}^{2})Ω(θ=21∥w∥22),来使权重更加接近原点。其他学术圈称L2为岭回归或者Tikhonov正则。 下图中w~\tilde{w}w~即为增加L2正则项之后所求的参数集,w∗w^*w∗...
它们都可以通过加入正则化项的过程减少模型的过拟合,但也存在本质的区别,具体表现在: 一、概念不同: L1正则化:也叫Lasso正则化,将模型中参数的绝对值之和作为惩罚项,重点是排除参数的系数。 L2正则化:也叫Ridge正则化,将模型参数的平方和作为惩罚项,重点是降低参数的系数。 二、优化方式不同: L1正则化:使用L1...