l1 norm更倾向于稀疏解。 l1 norm 对于离群点更加鲁棒。 l1 norm 对应拉普拉斯先验,l2 norm对应高斯先验。 首先看一下各种lp norm的形状: 从0到inf,norm的形状是逐渐变“胖”的过程,当然这是有限度的,限制就是l inf norm时候的立方体,可以看成一个初始在坐标轴上逐渐膨胀的气球被禁锢在一个在各坐标轴为1的...
任何往东三区块、往北六区块的的路径一定最少要走九区块,没有其他捷径。 出租车几何学满足除了SAS全等定理之外的希伯特定理,SAS全等指任两个三角型两个边与一个角相等,则这两个三角型必全等。 在出租车几何学中,一个圆是由从圆心向各个固定曼哈顿距离标示出来的点围成的区域。因此这种圆其实就是旋转了45度的正...
l1-norm loss & l2-norm loss (l1范数和l2范数作为正则项的比较),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
如果扩展到Lp范数,个人觉得这个解释的比较到位。 具体到L1范数和L2范数。具体到向量长度或举例,简单地理解,L1对应的是曼哈顿距离,L2对应的是欧几里得距离。 L1 norm: L2 norm:
现在一般说的L1 norm不是指loss function,而是指regularization,因为L1 norm的结果是sparse的。很多人把这个L1 当成loss function了。一般的loss function是L2 error加上L1 regularization. ieBugH 9S 12 可以认为L^n正则化项是在原来的梯度下降(速度)矢量上附加了一个"拖拽力/速度"L1的"拖拽力/速度"是这样的...
L1范数(L1 norm)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”(Lasso regularization)。 比如 向量A=[1,-1,3], 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|. 简单总结一下就是: 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...
正则化L1和L2 基于距离的norm1和norm2 所谓正则化,就是在损失函数中增加范数,那么老调重弹一下,所谓范数是指空间向量的大小距离之和,那么范数有值单一向量而言的范数,其实所谓单点向量其实是指指定向量到原点的距离。 d = Σ||xi||· 还有针对两个向量求距离的范数;那么作为距离,最常用到的就是马哈顿距离,...
Dropout 的思想和L1 norm,L2 norm 不同,它并不是通过学习到较小的权重参数来防止过拟合的,它是通过在训练的过程中随机丢掉部分神经元来减小神经网络的规模从而防止过拟合。 这里的丢掉不是永远的丢掉,而是在某一次训练中丢掉一些神经元,这些丢掉的神经元有可能在下一次迭代中再次使用的,因此这里需要和Relu激活函数...
然后代入 p=2，L2-norm 也有了：L2 展开就是熟悉的欧几里得范数：题外话，其中 L1-norm 又叫做 taxi...
L1范数(L1 norm)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”(Lasso regularization)。 比如 向量A=[1,-1,3], 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|. 简单总结一下就是: 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...