正则化L1和L2的区别？

企业开发 2023-08-11 18:04:45 阅读次数: 0

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一、L1正则化
二、L2正则化
三、区别

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一、L1正则化

L1正则化是一种常用的正则化技术，用于在机器学习和深度学习中控制模型的复杂度，防止过拟合。它通过向模型的损失函数添加L1范数的惩罚项，使得模型更倾向于选择稀疏的特征，从而减少不必要的特征权重，提高泛化能力。

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L1正则化的数学表示为：

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