[机器学习]正则化方法 -- Regularization
那添加L1和L2正则化有什么用?下面是L1正则化和L2正则化的作用,这些表述可以在很多文章中找到。
- L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择
- L2正则化可以防止模型过拟合(overfitting);一定程度上,L1也可以防止过拟合
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