对于高纬的特征数据,尤其是线性关系是稀疏的,就采用L1正则化(Lasso回归),或者是要在一堆特征里面找出主要的特征,那么L1正则化(Lasso回归)更是首选了。 2.4代码实现 GitHub代码–L1正则化 3.ElasticNet回归 3.1公式 ElasticNet综合了L1正则化项和L2正则化项,以下是它的公式: 3.2使用场景 ElasticNet在我们发现用Lasso...
1.3 L2正则项——weight_decay 从直观上讲,L2正则化(weight_decay)使得训练的模型在兼顾最小化分类(或其他目标)的Loss的同时,使得权重w尽可能地小,从而将权重约束在一定范围内,减小模型复杂度;同时,如果将w约束在一定范围内,也能够有效防止梯度爆炸。 L2 Regularization = weight decay(权值衰减) 第一个wi+1为...
L1正则化是指权值向量 中各个元素的绝对值之和,通常表示为 L2正则化是指权值向量 中各个元素的平方和然后再求平方根(可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号),通常表示为 两个正则化的作用分别为: L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合(overfitting);一...
在pytorch中进行L2正则化,最直接的方式可以直接用优化器自带的weight_decay选项指定权值衰减率,相当于L2正则化中的λ,也就是: (1)Lreg=||y−y^||2+λ||W||2 中的λ。但是有一个问题就是,这个指定的权值衰减是会对网络中的所有参数,包括权值w和偏置b同时进行的,很多时候如果对b进行L2正则化将会导致严重...
Lasso回归是应用L1正则化的典型模型。它可以通过Lasso类实现;Ridge回归使用L2正则化。它可以通过Ridge类来实现;Elastic Net回归结合了L1和L2正则化。它通过ElasticNet类实现 Pytorch代码实现 但是这些都是最简单的线性回归的扩展,通过上面的介绍,我们看到这些正则化的方式都是通过修改模型本身的权重来实现的,所以我们可以...
L1,L2正则化代码# L1正则 import numpy as np from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.linear_model import SGDRegressor X = 2 * np.random.rand(100, 1)y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)lasso_reg = Lasso(alpha=0.15)lasso_reg.fit(X, y)print(lasso_reg.predict(1...
multi_class='warn', n_jobs=None, penalty='l2', random_state=None, solver='warn', tol=0.0001, verbose=0, warm_start=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 注意观察,有一个参数penalty的默认参数是l2,这说明sklearn中默认是使用L2正则项的,且超参数C默认1。
2.用代码实现正则化(L1、L2、Dropout) L1范数 L1范数是参数矩阵W中元素的绝对值之和,L1范数相对于L0范数不同点在于,L0范数求解是NP问题,而L1范数是L0范数的最优凸近似,求解较为容易。L1常被称为LASSO. 1regularization_loss =02forparaminmodel.parameters():3regularization_loss +=torch.sum(abs(param))...