若使用L1-norm来衡量距离,那就是我们的LAD(Least Absolute Deviation,最小绝对偏差),其优化的目标函数如下: 实际意义上的解释就是预测值与真实值之间的绝对值。 若使用L2-norm,那就是我们的LSE(Least Squares Error,最小二乘误差),其优化的目标函数如下: 针对两者的差异,可以看下表: L1损失函数的结果更具鲁棒...
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...
可是在L1-norm的样例中,回归线的斜率更陡了,并且影响到了其它点的预测值,因此,与L2-norm相比,所有的未来的预测都会都会受到影响。 假设我们把绿色的点水平向右移动得更远,L2-norm变化了一点,但是L1-norm变化更大了,l1-norm的斜率完全改变了。这种变化会使得所有以前的结果都不再合法(invalidate all previous resul...
(1)损失函数 L1-norm 损失函数,又被称为 least absolute deviation (LAD,最小绝对偏差) L2-norm 损失函数,又有大名最小二乘误差 (least squares error, LSE) 为什么大家一般都用 L2 损失函数,却不用 L1 呢? 主要是因为绝对值的倒数是不连续的。同样的对于 L1 和 L2 损失函数的选择,也会碰到同样的问题,...
Schutte, Robust super-resolution by mini- mizing a gaussian-weighted l2 error norm, in: Journal of Physics: Con- ference Series, Vol. 124, IOP Publishing, 2008, p. 012037.PHAM T Q, Van VLIET L J, SCHUTTE K. Robust super-resolution by minimizing a Gaussian- weighted ERROR NOrm. 4th ...
之后是大家最熟悉的 L2-norm 损失函数，又有大名最小二乘误差 (least squares error, LSE):这个便不...
若使用L1-norm来衡量距离,那就是我们的LAD(Least Absolute Deviation,最小绝对偏差),其优化的目标函数如下: 实际意义上的解释就是预测值与真实值之间的绝对值。 若使用L2-norm,那就是我们的LSE(Least Squares Error,最小二乘误差),其优化的目标函数如下: ...
这就是防止过拟合的一个方法,通常叫做L2正则化,也叫作岭回归。 1.3对应图形 我们可以简化L2正则化的方程: J=J0+λ∑ww2J=J_0+\lambda\sum_{w}w^2J=J0+λ∑ww2 J0J_0J0表示原始的损失函数,咱们假设正则化项为:L=λ(w12+w22)L=\lambda(w_1^2+w_2^2)L=λ(w12+w22) ...
也就是说,我们将模型空间限制在w的一个L1-ball 中。为了便于可视化,我们考虑两维的情况,在(w1, w2)平面上可以画出目标函数的等高线,而约束条件则成为平面上半径为C的一个 norm ball 。等高线与 norm ball 首次相交的地方就是最优解: 可以看到,L1-ball ...
在所有可能选择的模型中,我们应选择能够很好的解释数据,并且十分简单的模型。从贝叶斯的角度来看,正则项对应于模型的先验概率。可以假设复杂模型有较小的先验概率,简单模型有较大的先验概率。 二、正则化项 2.1、什么是正则化? 正则化是结构风险最小化策略的实现,在经验风险上加一个正则项或罚项,正则项一共有两种...