正则化l1和l2的区别
时间: 2024-01-20 19:03:22 浏览: 150
什么是 L1 L2 正规化 正则化 Regularization (深度学习 deep learning)
5星 · 资源好评率100%
L1正则化和L2正则化是机器学习中常用的两种正则化方法。
L1正则化是将模型的损失函数加上所有权重的绝对值之和,即L1惩罚项。L1正则化的效果是使一些权重变为0,从而实现特征选择的功能,可以用于稀疏模型的建立。
L2正则化是将模型的损失函数加上所有权重的平方和,即L2惩罚项。L2正则化的效果是使所有权重都趋近于0但不为0,从而防止过拟合的发生,可以用于建立泛化性能好的模型。
因此,L1正则化和L2正则化的区别在于对于权重的惩罚不一样,L1正则化倾向于产生稀疏解,而L2正则化倾向于产生平滑解。
阅读全文