L1正則化的稀疏性解釋

L1正則化的稀疏性解釋 在小型數據集上執行機器學習任務時，常常會遇到過擬合問題，因爲模型可準確記住所有訓練數據，包括噪音和不相關的特徵。這種模型通常在新的測試或以前從未見過的真實數據上表現不佳。因爲模型對待訓練數據過於嚴肅，所以沒有從中學習到真正有意義的模式，只是記住它所看到的一切。 現在，解決此問題的一種解決方案稱爲正規化。這個想法是將L1範數應用於機器學習問題的解決方案向量(在深度學習的情況下

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