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。
卷积神经损失函数怎么加入正则化?
[AI疯狂高级正则化-今日头条]https://m.toutiaocdn.com/item/6771036466026906123/?app=newsuArticle&timestamp=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。
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,即最小法。对于病态线性方程组,Tikhonov提出的方法称为Tikhonov矩阵
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,如果特征是高维且稀疏的,则使用L1正则化;例如。
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