什么是L1范式
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解决时间 2021-02-15 07:37
- 提问者网友：孤凫
- 2021-02-14 12:19
什么是L1范式
最佳答案
- 五星知识达人网友：佘樂
- 2021-02-14 12:54
说白了就是平均值的和
顺便说一句L2范式就是平方和
看起来很简单，用起来很牛比
假设需要求解的目标函数为：
E(x) = f(x) + r(x)
其中f(x)为损失函数，用来评价模型训练损失，必须是任意的可微凸函数，r(x)为规范化约束因子，用来对模型进行限制，根据模型参数的概率分布不同，r(x)一般有:L1范式约束(模型服从高斯分布)，L2范式约束(模型服从拉普拉斯分布)
L1范式可以产生比较稀疏的解，具备一定的特征选择的能力，在对高维特征空间进行求解的时候比较有用；L2范式主要是为了防止过拟合。
顺便说一句L2范式就是平方和
看起来很简单，用起来很牛比
假设需要求解的目标函数为：
E(x) = f(x) + r(x)
其中f(x)为损失函数，用来评价模型训练损失，必须是任意的可微凸函数，r(x)为规范化约束因子，用来对模型进行限制，根据模型参数的概率分布不同，r(x)一般有:L1范式约束(模型服从高斯分布)，L2范式约束(模型服从拉普拉斯分布)
L1范式可以产生比较稀疏的解，具备一定的特征选择的能力，在对高维特征空间进行求解的时候比较有用；L2范式主要是为了防止过拟合。
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- 1楼网友：荒野風
- 2021-02-14 16:51
争议好好看看数学。。。
- 2楼网友：零点过十分
- 2021-02-14 15:27
争议自己体验
- 3楼网友：轻熟杀无赦
- 2021-02-14 15:18
争议hdhqwwjiqjd鐧惧害鍦板浘
- 4楼网友：掌灯师
- 2021-02-14 14:21
争议L2可以体验
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