機(jī)器學(xué)習(xí)中L1正則化和L2正則化的區(qū)別？L1正則化假設(shè)參數(shù)的先驗(yàn)分布為拉普拉斯分布，可以保證模型的稀疏性，即某些參數(shù)等于0；L2正則化假設(shè)參數(shù)的先驗(yàn)分布為高斯分布，可以保證模型的穩(wěn)定性，即，參數(shù)值不會

機(jī)器學(xué)習(xí)中L1正則化和L2正則化的區(qū)別？

L1正則化假設(shè)參數(shù)的先驗(yàn)分布為拉普拉斯分布，可以保證模型的稀疏性，即某些參數(shù)等于0；L2正則化假設(shè)參數(shù)的先驗(yàn)分布為高斯分布，可以保證模型的穩(wěn)定性，即，參數(shù)值不會太大或太小。在實(shí)際應(yīng)用中，如果特征是高維稀疏的，則使用L1正則化；如果特征是低維稠密的，則使用L1正則化；如果特征是稠密的，則使用L2正則化。最后附上圖表。右邊是L1正則，最優(yōu)解在坐標(biāo)軸上，這意味著某些參數(shù)為0。

正則化的方法是什么？

定義：正則化是指在線性代數(shù)理論中，不適定問題通常由一組線性代數(shù)方程組來定義，這些方程組通常來源于具有大量條件的不適定反問題。條件數(shù)過大意味著舍入誤差或其他誤差會嚴(yán)重影響問題的結(jié)果。另外，我們給出了一個(gè)解釋性的定義：對于線性方程AX=B，當(dāng)解X不存在或不唯一時(shí)，就是所謂的不適定問題。但是在很多情況下，我們需要解決不適定問題，那么怎么辦呢？對于解不存在的情況，通過增加一些條件來尋找近似解；對于解不唯一的情況，通過增加一些限制來縮小解的范圍。這種通過增加條件或限制來解決病態(tài)問題的方法稱為正則化方法。正則化就是正則化，就是正則化和調(diào)整。通過一些調(diào)整或其他方法，病態(tài)問題也可以得到唯一的解決方案。在這個(gè)平差過程中，采用的技術(shù)是正則化技術(shù)，采用的方法是正則化方法。求解線性方程組的標(biāo)準(zhǔn)方法是最小二乘法，即求解最小值。對于病態(tài)線性方程組，Tikhonov提出的方法稱為Tikhonov矩陣

~][AI瘋狂高級正則化-今日頭條]https://m.toutiaocdn.com/item/6771036466026906123/？app=newsuArticle&timestamp=157662997&reqid=201912180846060100140470162DE60E99&groupid=6771036466026906123&ttfrom=copylink&utmuSource=copylink&utmuMedium=toutiaoios&utmuCampaign=client神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化技術(shù)包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)、L1、L2、batchnorm、dropout等技術(shù)。本文對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化技術(shù)及相關(guān)問題進(jìn)行了詳細(xì)的綜述。如果你有興趣，可以關(guān)注我，繼續(xù)把人工智能相關(guān)理論帶到實(shí)際應(yīng)用中去。

卷積神經(jīng)損失函數(shù)怎么加入正則化？

根據(jù)現(xiàn)行鋼結(jié)構(gòu)規(guī)范，長細(xì)比計(jì)算有兩個(gè)目的。

首先，檢查是否超過允許的長細(xì)比。目的不是考慮鋼種（或屈服強(qiáng)度）。

第二，當(dāng)然是計(jì)算受壓構(gòu)件的穩(wěn)定性。在規(guī)范中，穩(wěn)定系數(shù)通過調(diào)整長細(xì)比或一般長細(xì)比來獲得，表示為λn=λ/πsqrt（E/FY）。

彈性和非彈性屈曲的臨界長細(xì)比為4.71sqrt（E/FY）。如果長細(xì)比λ小于此值，則柱屈曲時(shí)會出現(xiàn)塑性區(qū)。

穩(wěn)定應(yīng)力為FY*0.658fy/Fe，否則為彈性屈曲，穩(wěn)定應(yīng)力為0.877fe。式中，F(xiàn)e=π2E/λ2，可見該值為歐拉荷載。例如，如果FY=345mpa，則極限長細(xì)比為115。因此，柱的穩(wěn)定系數(shù)與其強(qiáng)度有一定的關(guān)系，這取決于柱是發(fā)生彈性屈曲還是非彈性屈曲。

擴(kuò)展數(shù)據(jù)：

是給平面不可約代數(shù)曲線某種形式的全純參數(shù)表示。

對于PC^2中的不可約代數(shù)曲線C，求緊致黎曼曲面C*和全純映射σ：C*→PC^2，嚴(yán)格定義了σ（c*）=c

！設(shè)c是一條不可約的平面代數(shù)曲線，s是c的奇點(diǎn)集，如果有一個(gè)緊致黎曼曲面c*和一個(gè)全純映射σ：c*→PC^2，則

（1）σ（c*）=c（2）σ^（-1）（s）是一個(gè)有限點(diǎn)集，（3）σ：c*σ^（-1）（s）→cs是一對一映射

，那么（c*，σ）稱為c的正則化，當(dāng)沒有混淆時(shí)，我們也可以稱c*為c的正則化

實(shí)際上，正則化方法是將不可約平面代數(shù)曲線奇點(diǎn)處具有不同切線的曲線分支分開，從而消除奇異性。

參考源：