機器學(xué)習(xí)中L1正則化和L2正則化的區(qū)別？L1正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為拉普拉斯分布，可以保證模型的稀疏性，即某些參數(shù)等于0；L2正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為高斯分布，可以保證模型的穩(wěn)定性，即，參數(shù)值不會

機器學(xué)習(xí)中L1正則化和L2正則化的區(qū)別？

L1正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為拉普拉斯分布，可以保證模型的稀疏性，即某些參數(shù)等于0；L2正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為高斯分布，可以保證模型的穩(wěn)定性，即，參數(shù)值不會太大或太小。在實際應(yīng)用中，如果特征是高維稀疏的，則使用L1正則化；如果特征是低維稠密的，則使用L1正則化；如果特征是稠密的，則使用L2正則化。最后附上圖表。右邊是L1正則，最優(yōu)解在坐標(biāo)軸上，這意味著某些參數(shù)為0。

卷積神經(jīng)損失函數(shù)怎么加入正則化？

[AI瘋狂高級正則化-今日頭條]https://m.toutiaocdn.com/item/6771036466026906123/？app=newsuArticle&timestamp=157662997&reqid=201912180846060100140470162DE60E99&groupid=6771036466026906123&ttfrom=copylink&utmuSource=copylink&utmuMedium=toutiaoios&utmuCampaign=client神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化技術(shù)包括數(shù)據(jù)增強、L1、L2、batchnorm、dropout等技術(shù)。本文對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化技術(shù)及相關(guān)問題進(jìn)行了詳細(xì)的綜述。如果你有興趣，可以關(guān)注我，繼續(xù)把人工智能相關(guān)理論帶到實際應(yīng)用中去。

正則化長細(xì)比，鋼結(jié)構(gòu)中的一個概念？

根據(jù)現(xiàn)行鋼結(jié)構(gòu)規(guī)范，長細(xì)比計算有兩個目的。

首先，檢查是否超過允許的長細(xì)比。目的不是考慮鋼種（或屈服強度）。

第二，當(dāng)然是計算受壓構(gòu)件的穩(wěn)定性。在規(guī)范中，穩(wěn)定系數(shù)通過調(diào)整長細(xì)比或一般長細(xì)比來獲得，表示為λn=λ/πsqrt（E/FY）。

彈性和非彈性屈曲的臨界長細(xì)比為4.71sqrt（E/FY）。如果長細(xì)比λ小于此值，則柱屈曲時會出現(xiàn)塑性區(qū)。

穩(wěn)定應(yīng)力為FY*0.658fy/Fe，否則為彈性屈曲，穩(wěn)定應(yīng)力為0.877fe。式中，F(xiàn)e=π2E/λ2，可見該值為歐拉荷載。例如，如果FY=345mpa，則極限長細(xì)比為115。因此，柱的穩(wěn)定系數(shù)與其強度有一定的關(guān)系，這取決于柱是發(fā)生彈性屈曲還是非彈性屈曲。

擴展數(shù)據(jù)：

是給平面不可約代數(shù)曲線某種形式的全純參數(shù)表示。

對于PC^2中的不可約代數(shù)曲線C，求緊致黎曼曲面C*和全純映射σ：C*→PC^2，嚴(yán)格定義了σ（c*）=c

！設(shè)c是一條不可約的平面代數(shù)曲線，s是c的奇點集，如果有一個緊致黎曼曲面c*和一個全純映射σ：c*→PC^2，則

（1）σ（c*）=c（2）σ^（-1）（s）是一個有限點集，（3）σ：c*σ^（-1）（s）→cs是一對一映射

，那么（c*，σ）稱為c的正則化，當(dāng)沒有混淆時，我們也可以稱c*為c的正則化

實際上，正則化方法是將不可約平面代數(shù)曲線奇點處具有不同切線的曲線分支分開，從而消除奇異性。

目標(biāo)函數(shù)設(shè)計是學(xué)習(xí)問題的一部分。目標(biāo)函數(shù)包括評估數(shù)據(jù)擬合程度的損失函數(shù)（殘差項）和選擇信號模型的懲罰函數(shù)（正則項）。L2范數(shù)的損失函數(shù)對應(yīng)于二次殘差，L2范數(shù)的懲罰函數(shù)對應(yīng)于信號能量最小化的模型約束。