L1损失函数相比于L2损失函数的鲁棒性更好。 因为L2范数将误差平方化(如果误差大于1,则误差会放大很多),模型的误差会比L1范数大的多,因此模型会对这种类型的样本更加敏感,这就需要调整模型来最小化误差。但是很大可能这种类型的样本是一个异常值,模型就需要调整以适应这种异常值,那么就导致训练模型的方向偏离目标了。
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...
L2范数:它也不逊于L1范数,它有两个美称,在回归里面,有人把有它的回归叫“岭回归”(Ridge Regression),有人也叫它“权值衰减weight decay”。注意,其一般会在L2的范数基础上在平方!!! 注:L1范数的理解见前面,L2范数的理解如下 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...
L1范数和L2范数是两种常见的向量范数,它们在机器学习中有着重要的应用。 L1范数 L1范数,也被称为曼哈顿距离,它的定义是向量中各元素绝对值之和。用数学公式表示为: $$ ||x||_1 = sum_{i=1}^{n} |x_i| $$ 其中,$x$ 是向量,$x_i$ 是向量的第 $i$ 个元素。 在机器学习中,L1范数通常用于正则...
L2范数即欧氏距离: 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...
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 -- (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...
理解L1,L2 范数 L1,L2 范数即L1-norm和L2-norm,自然,有L1、L2便也有L0、L3等等。因为在机器学习领域,L1 和 L2 范数应用比较多,比如作为正则项在回归中的使用Lasso Regression(L1) 和Ridge Regression(L2)。 因此,此两者的辨析也总被提及,或是考到。不过在说明两者定义和区别前,先来谈谈什么是范数(Norm)吧...
L1范数是指向量中各个元素的绝对值之和 L2范数是指向量各元素的平方和然后开方 L1比L0更易求解 L1是L0的最优凸近似,LASSO 1996, 通过L1范数来近似L0范数,是求取稀疏解的重要技术 L1: ||x||1 = Σ|x| L2: ||x||2 = sqrt(Σx^2) L1可以实现参数稀疏,L2不行 ...
l1范数和l2范数是数学中常用的两种范数,用于衡量向量的大小。 l1范数,又称为曼哈顿范数,是指向量中各个元素绝对值之和,通常用于求解线性规划问题。它的计算公式为: ||x||1=∑i=1n|xi| 其中,x表示一个n维向量,x1,x2,...,xn表示向量中的各个元素。 l2范数,又称为欧几里得范数,是指向量中各个元素的平方和...