正则化是什么意思 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。
正则化的方法是什么？
定义：正则化是指在线性代数理论中，不适定问题通常由一组线性代数方程组来定义，这些方程组通常来源于具有大量条件的不适定反问题。条件数过大意味着舍入误差或其他误差会严重影响问题的结果。另外，我们给出了一个解释性的定义：对于线性方程AX=B，当解X不存在或不唯一时，就是所谓的不适定问题。但是在很多情况下，我们需要解决不适定问题，那么怎么办呢？对于解不存在的情况，通过增加一些条件来寻找近似解；对于解不唯一的情况，通过增加一些限制来缩小解的范围。这种通过增加条件或限制来解决病态问题的方法称为正则化方法。正则化就是正则化，就是正则化和调整。通过一些调整或其他方法，病态问题也可以得到唯一的解决方案。在这个平差过程中，采用的技术是正则化技术，采用的方法是正则化方法。求解线性方程组的标准方法是最小二乘法，即求解最小值。对于病态线性方程组，Tikhonov提出的方法称为Tikhonov矩阵
~][AI疯狂高级正则化-今日头条]https://m.toutiaocdn.com/item/6771036466026906123/？app=newsuArticle×tamp=157662997&reqid=201912180846060100140470162DE60E99&groupid=6771036466026906123&ttfrom=copylink&utmuSource=copylink&utmuMedium=toutiaoios&utmuCampaign=client神经网络正则化技术包括数据增强、L1、L2、batchnorm、dropout等技术。本文对神经网络正则化技术及相关问题进行了详细的综述。如果你有兴趣，可以关注我，继续把人工智能相关理论带到实际应用中去。
卷积神经损失函数怎么加入正则化？
根据现行钢结构规范，长细比计算有两个目的。
首先，检查是否超过允许的长细比。目的不是考虑钢种（或屈服强度）。
第二，当然是计算受压构件的稳定性。在规范中，稳定系数通过调整长细比或一般长细比来获得，表示为λn=λ/πsqrt（E/FY）。
弹性和非弹性屈曲的临界长细比为4.71sqrt（E/FY）。如果长细比λ小于此值，则柱屈曲时会出现塑性区。
稳定应力为FY*0.658fy/Fe，否则为弹性屈曲，稳定应力为0.877fe。式中，Fe=π2E/λ2，可见该值为欧拉荷载。例如，如果FY=345mpa，则极限长细比为115。因此，柱的稳定系数与其强度有一定的关系，这取决于柱是发生弹性屈曲还是非弹性屈曲。
扩展数据：
是给平面不可约代数曲线某种形式的全纯参数表示。
对于PC^2中的不可约代数曲线C，求紧致黎曼曲面C*和全纯映射σ：C*→PC^2，严格定义了σ（c*）=c
！设c是一条不可约的平面代数曲线，s是c的奇点集，如果有一个紧致黎曼曲面c*和一个全纯映射σ：c*→PC^2，则
（1）σ（c*）=c（2）σ^（-1）（s）是一个有限点集，（3）σ：c*σ^（-1）（s）→cs是一对一映射
，那么（c*，σ）称为c的正则化，当没有混淆时，我们也可以称c*为c的正则化
实际上，正则化方法是将不可约平面代数曲线奇点处具有不同切线的曲线分支分开，从而消除奇异性。
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