l2范数正则化 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。

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。

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