什么是L1正则化和L2正则化?
时间: 2024-05-13 20:10:55 浏览: 141
什么是 L1 L2 正规化 正则化 Regularization (深度学习 deep learning)
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L1正则化和L2正则化是在机器学习中常用的则化方法,用于控制模型的复杂度,防止过拟合。
L1正则化,也称为Lasso正则化,通过在损失函数中添加L1范数惩罚项来实现。L1范数是指向量中各个元素绝对值之和。L1正则化的效果是使得模型的某些特征权重变为0,从而实现特征选择和稀疏性。
L2正则化,也称为Ridge正则化,通过在损失函数中添加L2范数惩罚项来实现。L2范数是指向量中各个元素的平方和再开根号。L2正则化的效果是使得模型的特征权重尽量小,但不会变为0,从而减小模型对特征值的敏感度。
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