首页 > 试题广场 >

机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，一般选

[问答题]
机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，一般选用L1正则化和L2正则化，请简述他们的原理与之间的区别。
查看答案及解析
添加回答
pein531头像 pein531
L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0，而L2会选择更多的特征，但这些特征都会接近于0。在所有特征中只有少数特征起重要作用的情况下，选择L1比较合适，因为它能自动选择特征。而如果所有特征中，大部分特征都能起作用，而且起的作用很平均，那么使用L2也许更合适。L1不仅可以作为正则化手段，其在特征选择时候非常有用，而L2就只是一种规则化而已。
编辑于 2021-01-15 11:06:21 回复(0)
牛客874133995号头像 牛客874133995号
L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0，而L2会选择更多的特征，但这些特征都会接近于0。在所有特征中只有少数特征起重要作用的情况下，选择L1比较合适，因为它能自动选择特征。而如果所有特征中，大部分特征都能起作用，而且起的作用很平均，那么使用L2也许更合适。L1不仅可以作为正则化手段，其在特征选择时候非常有用，而L2就只是一种规则化而已
编辑于 2022-02-28 17:10:44 回复(0)
在开会的加菲猫很超脱头像 在开会的加菲猫很超脱
正则化的不同其实就是范数的不同，L1正则化对所有参数的·惩罚力度都是一样，减少的是一个常量，可以让一部分权重变为0，因此产生稀疏模型能够去除某些特征，减少储存空间。L2正则化减少了权重的固定比例，使得权重平滑，L2正则化不会使得权重变为0，不会产生稀疏模型，可以选择更多的特，实现简单，能够起到正则化的作用。
发表于 2022-02-28 10:26:14 回复(0)
牛客220033171号头像 牛客220033171号
L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0，而L2会选择更多的特征，但这些特征都会接近于0。在所有特征中只有少数特征起重要作用的情况下，选择L1比较合适，因为它能自动选择特征。而如果所有特征中，大部分特征都能起作用，而且起的作用很平均，那么使用L2也许更合适。L1不仅可以作为正则化手段，其在特征选择时候非常有用，而L2就只是一种规则化而已。
发表于 2021-08-23 14:34:18 回复(0)
提交观点

问题信息

算法工程师 阅文集团 2021
来自：2023届阅文机器学习...
上传者：小小
难度：
4条回答 2067浏览

热门推荐

相关试题

扫一扫，把题目装进口袋

求职之前，先上牛客

扫描二维码，进入QQ群

扫描二维码，关注牛客公众号