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  5. L1 正则 和 L2 正则的区别

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    一.前述 鲁棒性调优就是让模型有更好的泛化能力和推广力. 二.具体原理 1.背景 第一个更好,因为当把测试集带入到这个模型里去.如果测试集本来是100,带入的时候变成101,则第二个模型结果偏差很大, ...

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  8. 机器学习(二十三)— L0、L1、L2正则化区别

    1.概念  L0正则化的值是模型参数中非零参数的个数. L1正则化表示各个参数绝对值之和. L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值. 2.问题  1)实现参数的稀疏有什么好处吗? 一个好处是可以简化 ...

  9. L1和L2正则化(转载)

    [深度学习]L1正则化和L2正则化 在机器学习中,我们非常关心模型的预测能力,即模型在新数据上的表现,而不希望过拟合现象的的发生,我们通常使用正则化(regularization)技术来防止过拟合情况 ...

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