l2正则化公式 机器学习中L1正则化和L2正则化的区别？
机器学习中L1正则化和L2正则化的区别？
L1正则化假设参数的先验分布为拉普拉斯分布，可以保证模型的稀疏性，即某些参数等于0；L2正则化假设参数的先验分布为高斯分布，可以保证模型的稳定性，即，参数值不会太大或太小。在实际应用中，如果特征是高维稀疏的，则使用L1正则化；如果特征是低维稠密的，则使用L1正则化；如果特征是稠密的，则使用L2正则化。最后附上图表。右边是L1正则，最优解在坐标轴上，这意味着某些参数为0。
机器学习中引入L2范数的意义是什么？
目标函数设计是学习问题的一部分。目标函数包括评估数据拟合程度的损失函数（残差项）和选择信号模型的惩罚函数（正则项）。L2范数的损失函数对应于二次残差，L2范数的惩罚函数对应于信号能量最小化的模型约束。
想要学习算法的收敛性分析，应该从何入手？
如果深度学习不收敛，就意味着找不到最优解或次优解。将该问题转化为优化问题。许多深度学习问题都是非凸优化问题，但可以转化为带L2正则化等约束的凸优化问题。这是深度学习领域的一个基础性研究方向，非常有意义。但也要做好准备。我唯一可靠的建议是多看些报纸。祝你在博士期间有很多论文。
作为程序员，你在编程时享受过哪些数学带来的好处？
主要的问题是找出多少数学可以帮助编程？如果只是编程，我几乎享受不到数学的好处。我在大学里学的是高等数学，但编程几乎不用这些知识。
直到我开始接触深度学习，深度神经网络的正向传播需要数学思维去理解，而反向传播中用到的推导也是高等数学的知识。在这个时候，我很高兴我学会了数学，能够很快理解原理。
深度学习中常用的矩阵向量的计算也需要线性代数的知识。为了解决L2正则化问题，deep神经网络采用了两种范式。利用数学知识进行深度学习有很多方面。
所以当我接触到深度学习时，我享受到了数学的好处。虽然深度学习并不一定需要数学知识，但有一定数量的数学知识可以帮助我理解原理，更快地开始学习。同时，我也很后悔当初没有把数学学得更深入，这样才能更精通深度学习。
总而言之，数学对编程没有什么意义。如果你想深入学习，那么数学知识是非常重要的。而现在人工智能如此火，学习数学知识是非常必要的。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
