L1与L2的区别只在于,L2是权重的平方和,而L1就是权重的和。如下: 最小平方损失函数的L1正则化: 最小平方损失函数的L2正则化: 它们的性质的区别能快速地总结如下: 解的唯一性是一个更简单的性质,但需要一点想象。首先,看下图: 绿色的线(L2范数)是唯一的最短的路径,而红色、蓝色、黄色线条(L1范数)都是同一路径,长度
他们的性质和区别：内置特征选择是L1范数被经常提及的有用的性质，而L2范数并不具备。这是L1范数的自然结果，它趋向于产生稀疏的系数（在后面会解释）。假设模型有100个系数，但是仅仅只有其中的10个是非零的，这实际上是说“其余的90个系数在预测目标值时都是无用的”。L2范数产生非稀疏的系数，因此...
L1和L2正则化: L1正则化和L2正则化: L1正则化就是在loss function后边所加正则项为L1范数,加上L1范数容易得到稀疏解(0比较多)。L2正则化就是loss function后边所加正则项为L2范数的平方,加上L2正则相比于L1正则来说,得到的解比较平滑(不是稀疏),但是同样能够保证解中接近于0(但不是等于0......
L1与L2的区别只在于,L2是权重的平方和,而L1就是权重的和。如下: 最小平方损失函数的L1正则化: 最小平方损失函数的L2正则化: 它们的性质的区别能快速地总结如下: 解的唯一性是一个更简单的性质,但需要一点想象。首先,看下图: 绿色的线(L2范数)是唯一的最短的路径,而红色、蓝色、黄色线条(L1范数)都...
作为损失函数:L1 也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE)。它是使目标值与预测值的绝对值总和最小化 L2范数损失函数,也被称为最小平方误差(LSE)。它是...