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

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。

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，即數(shù)值參數(shù)的數(shù)量不會太大或太小。在實際應用中，如果特征是高維稀疏的，則采用L1正則化；如果特征是低維稀疏的，則采用L1正則化；如果特征是稠密的，則采用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。

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(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)絡正則化技術(shù)及相關(guān)問題進行了詳細的綜述。如果你有興趣，可以關(guān)注我，繼續(xù)把人工智能相關(guān)理論帶到實際應用中去。

l1 l2自動駕駛的區(qū)別？

自動駕駛級別L1和L2的區(qū)別：L1是輔助駕駛，它只能實現(xiàn)車輛的一些功能的操作，如加速和減速或轉(zhuǎn)向，其余的功能需要駕駛員操作。L2為半自動駕駛，可實現(xiàn)車輛多種功能的操作，其余功能需司機操作。

L1駕駛員仍需駕駛車輛，手不得離開方向盤，眼睛不得離開周圍路況。在L2級，自動駕駛技術(shù)可以在短時間內(nèi)接管一些駕駛?cè)蝿?，眼睛和手可以得到短暫的休息?/p>