名称 说明 缺点
L0 让所有的权重w更有稀疏性，即w=0的数量尽量多 难以收敛
L1 让所有的权重w更有稀疏性，即w=0的数量尽量多，会学习地去掉这些没有信息的特征，也就是把这些特征对应的权重置为0
L2 L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。我们让L2范数的规则项||W||2最小，可以使得W的每个元素都很小，都接近于0，但与L1范数不同，它不会让它等于0，而是接近于0。
名称 说明 缺点
L0 让所有的权重w更有稀疏性，即w=0的数量尽量多 难以收敛
L1 让所有的权重w更有稀疏性，即w=0的数量尽量多，会学习地去掉这些没有信息的特征，也就是把这些特征对应的权重置为0
L2 L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。我们让L2范数的规则项||W||2最小，可以使得W的每个元素都很小，都接近于0，但与L1范数不同，它不会让它等于0，而是接近于0。
一、正则化基础 正则化等价于结构风险最小化，就是在经验风险后面加上了表示模型复杂度的正则化项或惩罚项。 正则化的作...
正则化项在神经网络中的应用 一般来说，正则化项的值越小，越容易出现过拟合现象。W越大，正则化项的泛化能力越强。 神...
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正则化和交叉验证 正则化 在经验风险上加一个正则化项或者罚项，回忆下经验风险是 模型关于一个训练集的平均损失. 交...
LogisticRegression()中的可加入参数较多，包含有：(1)penalty:正则化项，l2正则化的目...
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监督学习基本元素 模型 参数 目标函数 = 损失函数+正则化项：优化损失函数为了拟合预测模型，而正则项负责简化模型...
1.讲讲正则化 正则化策略主要是通过在损失函数的最后增加一个正则项，防止参数过多而使得网络拟合能力过强，使得发生过...
1. 正则化 正则化项的作用是选择经验风险与模型复杂度同时较小的模型，防止过拟合，提升模型泛化能力（general...
当模型过拟合时，我们常常使用正则化去减轻模型的复杂度。它主要在损失函数后添加正则项去约束模型。 L1与L2正则化 ...
本文标题：正则化项
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/qjdxhhtx.html
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