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機器學習:L1和L2正則化項的理解
時間 2020-12-20
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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,稱作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。對於線性迴歸模型,使用L1正則化的模型建叫做Lasso迴歸,使用L2正則化的模型叫做Ridge迴歸(嶺迴歸)。 Las
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