正则化--L2正则化

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请查看以下泛化曲线,该曲线显示的是训练集和验证集相对于训练迭代次数的损失. 图 1 显示的是某个模型的训练损失逐渐减少,但验证损失最终增加.换言之,该泛化曲线显示该模型与训练集中的数据过拟合.根据奥卡姆剃刀定律,或许我们可以通过降低复杂模型的复杂度来防止过拟合,这种原则称为正则化. 也就是说,并非只是以最小化损失(经验风险最小化)为目标: $$\text{minimize(Loss(Data|Model))}$$ 而是以最小化损失和复杂度为目标,这称为结构风险最小化: $$\text{minim…

L1 与 L2 正则化

参考这篇文章: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621054167310242353&wfr=spider&for=pc https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975 参考这篇文章: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621054167310242353&wfr=spider&for=pc https://blog.csdn.net/…

TensorFlow L2正则化

TensorFlow L2正则化 L2正则化在机器学习和深度学习非常常用,在TensorFlow中使用L2正则化非常方便,仅需将下面的运算结果加到损失函数后面即可 reg = tf.contrib.layers.apply_regularization(tf.contrib.layers.l2_regularizer(1e-4), tf.trainable_variables())…

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.正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合.确保泛化能力的一种有效方式.如果将模型原始的假设空间比作"天空",那么天空飞翔的"鸟"就是模型可能收敛到的一个个最优解.在施加了模型正则化后,就好比将原假设空间("天空")缩小到一定的空间…

L1与L2正则化

目录过拟合结构风险最小化原理正则化 L2正则化 L1正则化 L1与L2正则化参考链接过拟合机器学习中,如果参数过多.模型过于复杂,容易造成过拟合. 结构风险最小化原理在经验风险最小化(训练误差最小化)的基础上,尽可能采用简单的模型,以提高模型泛化预测精度. 正则化为了避免过拟合,最常用的一种方法是使用正则化,例如L1和L2正则化. 所谓的正则化,就是在原来损失函数的基础上,加了一些正则化项,或者叫做模型复杂度惩罚项. L2正则化 L2正则化即:\(L=E_{in}+\lambda…

L0,L1,L2正则化浅析

在机器学习的概念中,我们经常听到L0,L1,L2正则化,本文对这几种正则化做简单总结. 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.先讨论几个问题: 1)实现参数的稀疏有什么好处吗? 一个好处是可以简化模型,避免过拟合.因为一个模型中真正重要的参数可能并不多,如果考虑所有的参数起作用,那么可以对训练数据可以预测的很好,但是对测试数据就只能呵呵了.另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性. 2…