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關於L1和L2正則
時間 2020-12-24
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正則化目的:在loss function中加入正則項,減小過擬合問題 L0範數 L0範數表示向量中非零元素的個數: 也就是如果我們使用L0範數,即希望w的大部分元素都是0. (w是稀疏的)所以可以用於ML中做稀疏編碼,特徵選擇。通過最小化L0範數,來尋找最少最優的稀疏特徵項。但不幸的是,L0範數的最優化問題是一個NP hard問題,而且理論上有證明,L1範數是L0範數的最優凸近似,因此通常使用L1
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