機器學(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)解在坐標軸上，這意味著某些參數(shù)為0。

卷積神經(jīng)損失函數(shù)怎么加入正則化？

[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、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)問題進行了詳細的綜述。如果你有興趣，可以關(guān)注我，繼續(xù)把人工智能相關(guān)理論帶到實際應(yīng)用中去。

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重影響問題的結(jié)果。另外，我們給出了一個解釋性的定義：對于線性方程AX=B，當解X不存在或不唯一時，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準方法是最小二乘法，即最小法。對于病態(tài)線性方程組，Tikhonov提出的方法稱為Tikhonov矩陣

L1正則化。假設(shè)參數(shù)的先驗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。在實際應(yīng)用中，如果特征是高維且稀疏的，則使用L1正則化；例如。