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(岭回归)。下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项 α||W||1 即为L1正则化项。 下图是Python中Ridge回归的损...
正则化项L1和L2在模型构建中的作用至关重要，它们可以看作是损失函数的附加限制。L1正则化，也称为Lasso回归，通过绝对值之和的惩罚项[公式]，产生稀疏权值矩阵，有助于特征选择。其原理在于，L1让权值向量中的某些元素趋向于零，使得模型变得简单，便于识别对结果影响显著的特征。相比之下，L2正则化，...
正则化项一般是正则回归，它用样本内误差来降低模型参数所产生的误差，从而提升这个模型的稳定性。
KL散度项起到了正则化的作用,限制了模型对训练数据的记忆程度,促进了泛化能力。相比之下,传统自编码器可能会过度拟合训练集中的特定模式,导致其在未见过的数据上表现不佳。VAEs提供了一种自然的方式处理输入数据中的不确定性或模糊性。例如,在面对部分遮挡的图像时,VAEs可以根据已知部分推断出未知部分的可能性分布...