L1、L2規則化

如何看待L1、L2規則化 將它們視爲loss函數中引入了懲罰項。 我們的目的是希望求出在參數值取多少時，loss函數是最小的；但是引入L1、L2規則化算子後（這時就變成拉格朗日函數），相當於給參數的取值套了個「緊箍咒」： 不再像原來那樣可以自由自在地隨便給參數取值 原因在於我們可以看到L1、L2都恆大於0，而我們的目標是要求得min 這正是regularization（規則化）的來由（有的翻譯爲正

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