L2范数,又叫“岭回归”(Ridge Regression)、“权值衰减”(weight decay)。它的作用是改善过拟合。 L2范数:也称为欧几里得距离(Euclidean distance),定义为向量各个元素的平方和再开根号,即 ||x||2 = √(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2) L2范数是指向量中各元素的平方和然后开根。我们让L2范数的规则项||...
L2 norm是指对两个塔的输出隐层表征分别进行L2 norm操作,这是双塔一个非常关键和必须的训练技巧。 L2 norm可以保证模型训练的稳定性,将相似性度量的计算从cosin简化为内积,有利于线上部署。另一方面,L2 norm需要温度系数的配合,否则模型也难以收敛。关于L2 norm更详细的分析见《召回| 双塔: 看似简单实则大有乾坤...
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...
L2范数是指向量各元素的平方和然后开方,用在回归模型中也称为岭回归(Ridge regression)。 L2避免过拟合的原理是:让L2范数的规则项||W||2尽可能小,可以使得W每个元素都很小,接近于零,但是与L1不同的是,不会等于0;这样得到的模型抗干扰能力强,参数很小时,即使样本数据x发生很大的变化,模型预测值y的变...
简介:L2范数(L2 norm),也称为欧几里德范数(Euclidean norm)或2-范数,是向量元素的平方和的平方根。它在数学和机器学习中经常被用作一种正则化项、距离度量或误差度量。 L2范数(L2 norm),也称为欧几里德范数(Euclidean norm)或2-范数,是向量元素的平方和的平方根。它在数学和机器学习中经常被用作一种正则化...
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 ...
L0,L1,L2正则化 在机器学习的概念中,我们经常听到L0,L1,L2正则化,本文对这几种正则化做简单总结。 1、概念 L0正则化的值是模型参数中非零参数的个数。 L1正则化表示各个参数绝对值之和。 L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 2、先讨论几个问题: 1)实现参数的稀疏有什么好处吗? 一个好处是可以...
最早尝试向量召回时，基于欧式距离的工具如Kmeans搜索树和faiss，都显示了对L2 norm的依赖。通过将双塔输出归一化，使得训练与搜索保持一致，这在一定程度上优化了模型表现。然而，去除L2 norm后，效果反而提升，这表明了在特定情况下，L2 norm的加入并非总是最优策略。当仅加入L2 norm而未配合其他调整时...
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:
第一步:什么是L2范数? L2范数定义如下: x 2 =√(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2) 其中x = (x1, x2, ...,xn)是一个n维向量。L2范数计算了向量中每个元素的平方和的平方根。换句话说,它衡量了向量的长度,并给出了与原点的欧几里德距离。 第二步:如何计算L2范数? 要计算向量的L2范数,可以按照以...