L1正则化和L2正则化
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![20191009191333910.png][][日萌社][Link 1] [人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow Paddle
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[L1和L2正则化][L1_L2] [https://blog.csdn.net/weixin\_43216017/article/details/88046435][L1
1. ` L2正则化` 2. `from keras import regularizers` 3. 4. `model = models.Sequential()`
0 公式 定义 L L L为loss L1正则 m i n L + C ⋅ ∥ w ∥ 1 min L + C · \\left \\|w \\right \\|\
问题描述 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时
正则化 是指在优化目标函数或代价函数是,在目标函数后面加上一个正则项。正则项通常有L1正则项和L2正则项。 1. L1正则 L1正则是基于L1范数和项,即参数的绝对
摘要 `正则化`的本质是在`Cost Function`中添加的`p-范数`。本文从`正则化`的本质`p-范数`入手,解释了`L1正则化`和`L2正则化`的区别。 正
什么是正则化? 正则化就是在损失函数后加上一个正则化项(惩罚项),其实就是常说的结构风险最小化策略,即经验风险(损失函数)加上正则化。一般模型越复杂,正则化值越大。 常
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