根据上述公式 L1-norm 和 L2-norm 的定义也就自然而然得到了。 先将p=1 代入公式,就有了 L1-norm 的定义: 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 taxicab-norm 或者 Manhattan-norm,可能最早提出的大神直接用在曼哈顿区坐出租车来做比喻吧。下图中绿...
先总结一下l1和l2 norm 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...
最好从广义线性模型的角度分析,逻辑回归是假设y服从Bernoulli分布 3.L1-norm和L2-norm 其实稀疏的根本还是在于L0-norm也就是直接统计参数不为0的个数作为规则项,但实际上却不好执行于是引入了L1-norm;而L1norm本质上是假设参数先验是服从Laplace分布的,而L2-norm是假设参数先验为Gaussian分布,我们在网上看到的通常...
其中当 p 取 1 时被称为 1-norm,也就是提到的L1-norm,同理L2-norm可得。 L1 和 L2 范数的定义 根据上述公式 L1-norm 和 L2-norm 的定义也就自然而然得到了。 先将p=1 代入公式,就有了 L1-norm 的定义: 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...
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...
L1 norm和L2 norm 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:
正则化(Regularization)机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作 ℓ1-norm和ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数。L1正则化和L2正…
L2 norm就是欧几里德距离 L1 norm就是绝对值相加,又称曼哈顿距离 搞统计的人总是喜欢搞什么“变量选择”,变量选择实际上的 限制条件是L0 Norm,但这玩艺不好整, 于是就转而求L1 Norm(使用均方误差,就是Lasso ,当然在Lasso出来之前搞信号处理的就有过类似的工 ...
L1 norm : , 表示参数 的 范式。 L2 norm : , 表示参数 的 范式。 相同点 都会使参数变小,减轻模型过拟合 不同点 L1会使部分参数变为0,使得参数稀疏。类似于特征选择,将不重要的特征变为0。一般用于输入特征之间具有相关性。 L2会使参数变小,使得参数矩阵变得平滑。小的参数可以抵抗更强的噪音,假设 ...
L2 norm就是欧几里德距离 L1 norm就是绝对值相加,又称曼哈顿距离 搞统计的人总是喜欢搞什么“变量选择”,变量选择实际上的 限制条件是L0 Norm,但这玩艺不好整, 于是就转而求L1 Norm(使用均方误差,就是Lasso ,当然在Lasso出来之前搞信号处理的就有过类似的工 ...