使用L1可以得到稀疏的权值,使用L2可以得到稀疏的权值 E. L1正则化偏向于稀疏,它会自动进行特征选择,去掉一些没用的特征,也就是将这些特征对应的权重置为0。L2主要功能是为了防止过拟合,当要求参数越小时,说明模型越简单,而模型越简单则,越趋向于平滑,从而防止过拟合。
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...
因为L1正则化在零点附近具有很明显的棱角,L2正则化则在零附近比较平缓。所以L1正则化更容易使参数为零,L2正则化则减小参数值,如下图。 (1)L1正则化使参数为零 (2)L2正则化使参数减小 7、总结 本文总结了自己在网上看到的各种角度分析L1正则化和L2正则化降低复杂度的...
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...
l1正则与l2正则的区别是什么:1、稀疏性不同;2、解的少数性不同;3、计算复杂性不同;4、对于异常值的鲁棒性不同。其中,l1正则化能产生稀疏解,有助于特征选择,而l2正则化能防止过拟合,并且通常具有解的少数性。 1、稀疏性不同 l1正则(Lasso): 它倾向于产生稀疏模型
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...
线形回归的L2正则化通常称为Ridge回归,它和一般线形回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项,和Lasso回归的区别是Ridge回归的正则化项是L2范数,而Lasso回归的正则化项是L1范数。具体Ridge回归的损失函数表达式如下: Ridge回归在不抛弃任何一个特征的情况下,缩小了回归系数,使得模型相对而言比较的稳定,但和La...
L2:是 w 平方和。当w趋向于0时,参数减小的非常缓慢,因此L2正则化使参数减小到很小的范围,但不为0。 3.正则化理解之等值线图 易得,略。 4.正则化理解之数学公式解析 假设原目标函数 J\left( w \right) 的最优解为 w^{*} ,并假设其为二阶可导,将 J\left( w \right) 在w^{*} 处进行二阶泰勒...
L1正则化和L2正则化的主要区别在于对模型参数的惩罚方式不同。L1正则化会让部分参数变为0,从而实现特征选择的功能,即可以通过L1正则化将不重要的特征的权重置为0,从而达到特征筛选的效果;而L2正则化则会让所有参数都变小但不为0,能够更好地控制模型的复杂度。 第二章:L1正则化和L2正则化在模型训练中的作用 L1...