一文弄懂L0、L1和L2正則化範式

文章目錄 正則化 L0範數 L1範數 L2範數 elastic net 總結 討論幾個問題 爲什麼L1稀疏，L2平滑？ 實現參數的稀疏有什麼好處嗎？ 參數值越小代表模型越簡單嗎？ 正則式的應用場景 正則化 正則化的作用實際上就是防止模型過擬合，提高模型的泛化能力。 正則化是結構風險最小化策略的實現，是在經驗風險上加一個正則化項（regularizer）或懲罰項（penalty term）。正則化一

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