機器學習中L1正則化和L2正則化的區(qū)別？L1正則化假設參數(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

機器學習中L1正則化和L2正則化的區(qū)別？

L1正則化假設參數(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)解在坐標軸上，這意味著某些參數(shù)為0。

l0 l1 l2正則化項的區(qū)別和特點？

L1正則化假設參數(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。在實際應用中，如果特征是高維稀疏的，則使用L1正則化；例如。

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)絡正則化技術包括數(shù)據(jù)增強、L1、L2、batchnorm、dropout等技術。本文對神經(jīng)網(wǎng)絡正則化技術及相關問題進行了詳細的綜述。如果你有興趣，可以關注我，繼續(xù)把人工智能相關理論帶到實際應用中去。

機器學習中常常提到的正則化到底是什么意思？

簡而言之，機器學習就是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)訓練一個模型，然后用這個模型來計算測試數(shù)據(jù)的輸出值。由于樣本數(shù)據(jù)存在一定的誤差，訓練后的模型容易出現(xiàn)“過擬合”（即模型與樣本數(shù)據(jù)幾乎匹配，但不是實際模型）。正則化是為了解決“過擬合”問題，使模型更接近實際情況，防止被錯誤的樣本數(shù)據(jù)“偏誤”。

在上圖中，圖1擬合不足（通常是因為樣本數(shù)據(jù)太少），圖2擬合過度。該模型雖然與樣本數(shù)據(jù)完全吻合，但過于復雜和陌生，明顯脫離實際。圖3是添加正則化后接近真實模型的結(jié)果。