0、1、2范数与损失函数正则化

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欧式距离,l2范数,l2-loss,l2正则化 1.欧氏距离 2.L2范数范数计算公式 L1范数L2范数在机器学习方面的区别为什么L2范数可以防止过拟合? 3.L2-Loss 4.L2正则化正则 ...
【TensorFlow自学2】基础语句+激活函数+损失函数+正则化缓解过拟合+优化器（SGD、Adam等）
2.1预备知识 tf.where()–条件语句真的话返回A,假的话返回B tf.where(条件语句,A(真-返回),B(假-返回)) import tensorflow as tfa=tf.cons ...
损失函数中正则化项L1和L2的理解
正则化(Regularization) 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L ...
【机器学习基础】范数与正则化
前言本文讨论了机器学习中正则化这个话题,对于L1正则项为什么稀疏也是面试中经常涉及的. 概要正则化是机器学习中防止过拟合的一种重要技术.从数学上讲,它增加了一个正则化项,以防止系数如此完美地拟合而 ...
MXNET深度学习框架-09-使用正则化方法解决过拟合问题(以从0开始的线性回归为例)
本章我们使用一个高维线性回归的例子来做解决过拟合的问题. 相关公式: y=0.05+∑i=1p0.01xi+noisey=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+noise ...
L1和L2：损失函数和正则化
作为损失函数 L1范数损失函数 L1范数损失函数,也被称之为最小绝对值误差.总的来说,它把目标值$Y_i$与估计值$f(x_i)$的绝对差值的总和最小化. $$S=\sum_{i=1}^n|Y_i-f ...
L1正则化，L2正则化与范数的关系？
目录深度学习基础:L1正则化,L2正则化与范数的关系? 范数的概念范数如何与正则联系起来? 为什么最小化权重的范数就可以实现正则化? L1L1L1 范数和 L2L2L2 **范数** 有什么区别? ...
深度学习（2）基础2 -- 分类：得分函数损失函数(损失、正则化惩罚项、梯度下降、学习率)概率
目录一.得分函数 1.10分类 2.5分类二.损失函数 0.引言 1.损失函数(数据损失) 2.损失函数应用 3.损失函数(数据损失与正则化惩罚项) 1.数据损失 2.正则化惩罚项三.概率 1. ...
tikhonov正则化 matlab_4 L1和l2正则化详解（花书7.1 参数范数惩罚）
7.1 参数范数惩罚许多正则化方法通过对目标函数添加一个参数范数惩罚 ,限制模型(如神经网络.线性回归和逻辑回归)的学习能力.将正则化后的目标函数记为: 其中是权衡范数惩罚项和标准目标函数 ...

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