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機器學習中正則化項L1和L2的直觀理解
時間 2020-12-20
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機器學習中幾乎都可以看到損失函數後面會添加一個額外項,常用的額外項一般有兩種,一般英文稱作ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-norm,中文稱作L1正則化和L2正則化,或者L1範數和L2範數。 L1正則化和L2正則化可以看做是損失函數的懲罰項。所謂『懲罰』是指對損失函數中的某些參數做一些限制。對於線性迴歸模型,使用L1正則化的模型建叫做Lasso迴歸,使用L2正則化的模型叫做Ridge迴歸(嶺迴歸)。下
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