Another advantage of L1 normalization is that it can improve the stability and robustness of the model. Large values of features can cause numerical instability and can lead to overfitting. L1 normalization can prevent this by reducing the magnitudes of the features, making the model more stable ...
正则化:Normalization，代数几何中的一个概念。通俗来说 就是给平面不可约代数曲线以某种形式的全纯参数表示。即对于PC^2中的不可约代数曲线C，寻找一个紧Riemann面C*和一个全纯映射σ:C*→PC^2,使得σ(C*)=C 严格的定义如下 设C是不可约平面代数曲线，S是C的奇点的集合。如果存在紧Riemann面...
[综述类] 一文道尽深度学习中的数据增强方法(上) 实验表明,隐式的方法比显式的方法更强,从batch normalization的使用替换掉了dropout,以及数据扩增碾压一切trick就可以看出。另外,批量随机梯度算法本身,也可以算是一种隐式的正则化方法,它随机选择批量样本而不是整个数据集,与上面的dropout方法其实也有异曲同工之妙。
L1 Normalization: import numpy as np; from sklearn.preprocessing import normalize; data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]); print(normalize(data, norm='l1')) L2 Normalization: import numpy as np; from sklearn.preprocessing import normalize; data = np.array([[1, 2, 3], [4,...
感谢@十方@十余写的答案，我又看了台大林轩田老师的人工智能基石课中对normalization的讲解，我大致理解了...
L2正则假设参数的先验分布是Gaussian分布，可以保证模型的稳定性，也就是参数的值不会太大或太小 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归。下图是Python...
也就是吴恩大大讲的regularization ,俗称惩罚项目。 链接讲的很详细了 关于L1为什么能产生sparse矩阵等等
实验表明,隐式的方法比显式的方法更强,从batch normalization的使用替换掉了dropout,以及数据扩增碾压一切trick就可以看出。另外,批量随机梯度算法本身,也可以算是一种隐式的正则化方法,它随机选择批量样本而不是整个数据集,与上面的dropout方法其实也有异曲同工之妙。
我又看了台大林轩田老师的人工智能基石课中对normalization的讲解，我大致理解了下，然后写了文档做简单...
归一化(Normalization) 简述 现在常使用ReLU函数,避免梯度弥散的问题,但是有些场合使用Sigmoid这样的函数效果更好(或者是必须使用),如Sigmoid函数当函数值较大或者较小时,其导数都接近0,这会引起梯度弥散,所以要将输入控制在一个较好的范围内,这样才避免了这种问题。