深度学习机器学习理论知识:范数、稀疏与过拟合合集(2)有监督模型下的过拟合与正则化加入后缓解过拟合的原理
发布日期:2021-05-10 02:38:49 浏览次数:17 分类:精选文章

本文共 3643 字,大约阅读时间需要 12 分钟。

���������������������������������������������������

������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

���������������������������

���������������������������������������������������������������������������������������������������

���������������������������

������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

������������������������������

���������������������������������������������������������������������������L1������������������������������������������L2������������������������ossiplying������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

���������������������������������

������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

���������������������������������

���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

���������������������������������

������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

������������������������

��������������������������������������� [ w^* = \arg \min_w \sum_i L(y_i, f(x_i; w)) + \lambda \Omega(w) ] ���������$\lambda$���������������������������$\Omega(w)$���������������������������������������������������L1���������L2������������

���������������������������������������

������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

���������������

������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

������������������������

���������������������������������������������������������������������������L1������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

������������������

���������������������������������������������������������$w$������:\ [ w^* = \arg \min_w \sum_i L(y_i, f(x_i; w)) + \lambda \Omega(w) ] L1������������������������������������������������������������������������������������������

������������������������

������

������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

������������

������������������������������L1���������L2���������������������������������������������������

  • L1���������(\Omega(w) = |w|_1)������������������������
  • L2���������(\Omega(w) = |w|_2^2)���������������������������

���������������������

������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

������

������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

上一篇:深度学习机器学习理论知识:范数、稀疏与过拟合合集(3)范数与稀疏化的原理、L0L1L2范数的比较以及数学分析
下一篇:深度学习机器学习理论知识:范数、稀疏与过拟合合集(1)范数的定义与常用范数介绍

发表评论

最新留言

能坚持,总会有不一样的收获!
[***.219.124.196]2025年04月09日 08时26分28秒