深度學習筆記（十三）：L1、L2正則化

正則化（Regularization） 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。一般迴歸分析中迴歸w表示特徵的係數，從上式可以看到正則化項是對係數做了處理（限制） 範數         數學上，範數是一個向量空

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