L1范数:相对于L2范数,L1范数对异常值更具有鲁棒性。 L2范数:对异常值更敏感。 5、计算复杂度 L1范数:在某些情况下,L1范数的优化问题可能更难求解。 L2范数:通常更容易求解,尤其是当使用像梯度下降这样的优化算法时。 6、在正则化中的应用 L1范数:常用于Lasso正则化,可以导致特征选择。 L2范数:常用于Ridge正则...
L1范数: 为x向量各个元素绝对值之和。 L2范数: 为x向量各个元素平方和的1/2次方,L2范数又称Euclidean范数或者Frobenius范数 Lp范数: 为x向量各个元素绝对值p次方和的1/p次方. 在支持向量机学习过程中,L1范数实际是一种对于成本函数求解最优的过程,因此,L1范数正则化通过向成本函数中添加L1范数,使得学习得到的...
L1范数:是指向量中各个元素绝对值之和,也有个美称叫“稀疏规则算子”(Lasso regularization)。 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...
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 L1范数与L2范数的区别与联系 - Allegro 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是正则化系数。注意到L1正则化是权值的绝对...
9.L1范数与L2范数的区别MYVision_码艺视觉 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多1.5万 12 1:36 App 【ChatGPT4.0手机版】国内无需魔法,无限次数使用教程来了! 4546 2 1:34 App 分享免费,无需翻墙,无限次数使用的ChatGPT3.5和GPT4.0安装教程教程! 百万播放 134.6万 243 8:39 App 地狱级憋笑...
L1范数和L2范数的区别 误差等值线与L1范数等值线相切的的点位于坐标轴上,因此L1范数作为正则项会使模型参数稀疏化 L1范数用途: 特征选择:它会让模型参数向量里的元素为0的点尽量多。因此可以排除对预测值没有什么影响的特征,从而简化问题;所以L1范数解决过拟合问题的措施,实际上是减少特征数量 ...
L2范数: L2范数符合高斯分布,是完全可微的。和L1相比,图像上的棱角被圆滑了很多。一般最优值不会在坐标轴上出现。在最小化正则项时,可以是参数不断趋向于0.最后活的很小的参数。 假设要求的参数为θθ,hθ(x)hθ(x)是我们的假设函数,那么线性回归的代价函数如下: ...
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的平方根,通常用于求解最小二乘问题。它的计算公式为: ||x||2=√∑i=1nxi2 其中,x表示一个n维向量,x1,x2,...,xn表示向量中的各个元素。 l1范数和l2范数的主要区别在于,l1范数对大值不敏感,而l2范数对大值比较敏感。因此,在求解一些稀疏优化问题时...
在数学和机器学习中,范数是用来度量向量或矩阵长度的量。对于向量而言,范数可以理解为向量的“大小”。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...