CNN Learning（2)-basic knowledge

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关于正则化

对于一个线性分类来说，训练目的是找出一个权重矩阵使得loss fuction接近于0，假设有这样一个权重矩阵W满足条件，那么倍增W可能仍然满足条件。

这当然不是我们想要看到的，那么为了规避这种情况，可以给loss fuction加上正则惩罚项，如L2规范化（正则化）

L2 正则化

L2翻数的定义：

zhihu

或者可以写成

gif (2).gif

以SVM的henge loss为例，加上L2正则项之后的损失函数为：

gif.gif

损失函数由两部分组成，一部分是由数据决定的data loss, 另一部分是与数据无关的仅仅由权重本身所决定的正则损失项Regularization loss，乘以一个L2正则系数λ，通常由cross-valiadation决定

展开就是：

gif (1).gif

L2惩罚在同等情况下更倾向于选择出更小更均匀（漫反射状）的权重，避免个别维度的权重过大，一定程度上可以改善过拟合。