bn是拉平各个feature的差异,而l2 norm是拉平各个样本的差异,本来各个样本的模长千变万化,按照距离的概念,差别是很大的,但是l2 norm后,距离就变得有一个上界了,显然样本间差异变小了.而对于各个feature,本来各个feature的量级都可能不一样,方差也就不一样,bn让方差为1,均值为0(理论上),各个feature的差异就小了, l2 norm并没有改变feature之间的相对大小. l2 norm是强行把同个维度的特征归一化.batch norm是把不同维度的去均值归一化…

L1 and L2 regularization add a cost to high valued weights to prevent overfitting. L1 regularization is an absolute value cost function and tends to set more weights to 0 (places more mass on zero weights) compared to L2 regularization. Difference be…

L1,L2正则都可以看成是 条件限制,即 $\Vert w \Vert \leq c$ $\Vert w \Vert^2 \leq c$ 当w为2维向量时,可以看到,它们限定的取值范围如下图: 所以它们对模型的限定不同 而对于一般问题来说,L1 正则往往取到正方形的顶点,即会有很多分量为0,具有稀疏性,有特征选择的作用…

L0:计算非零个数,用于产生稀疏性,但是在实际研究中很少用,因为L0范数很难优化求解,是一个NP-hard问题,因此更多情况下我们是使用L1范数L1:计算绝对值之和,用以产生稀疏性,因为它是L0范式的一个最优凸近似,容易优化求解L2:计算平方和再开根号,L2范数更多是防止过拟合,并且让优化求解变得稳定很快速(这是因为加入了L2范式之后,满足了强凸).   http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995…

今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差.最小化误差是为了让我们的模型拟…

from:https://www.zhihu.com/question/49346370   Harick     梯度爆炸了吧. 我的解决办法一般以下几条:1.数据归一化(减均值,除方差,或者加入normalization,例如BN.L2 norm等):2.更换参数初始化方法(对于CNN,一般用xavier或者msra的初始化方法):3.减小学习率.减小batch size:4.加入gradient clipping: 发布于 2016-09-04   仁孟     说明训练不收敛了, 学习率…

这里讨论机器学习中L1正则和L2正则的区别. 在线性回归中我们最终的loss function如下: 那么如果我们为w增加一个高斯先验,假设这个先验分布是协方差为 的零均值高斯先验.我们在进行最大似然: 这个东西不就是我们说的加了L2正则的loss function吗? 同理我们如果为w加上拉普拉斯先验,就可以求出最后的loss function也就是我们平时说的加了L1正则: 因为拉普拉斯的分布相比高斯要更陡峭,它们的分布类似下图,红色表示拉普拉斯,黑色表示高斯 可以看出拉普拉斯的小w的数目要…

概述 线性回归拟合一个因变量与一个自变量之间的线性关系y=f(x).       Spark中实现了:       (1)普通最小二乘法       (2)岭回归(L2正规化)       (3)Lasso(L1正规化).       (4)局部加权线性回归       (5)流式数据可以适用于线上的回归模型,每当有新数据达到时,更新模型的参数,MLlib目前使用普通的最小二乘支持流线性回归.除了每批数据到达时,模型更新最新的数据外,实际上与线下的执行是类似的. 本文采用的符号: 拟合函数   …

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用…

第十五节L1和L2正则几何解释和Ridge,Lasso,Elastic Net回归 上一节中我们讲解了L1和L2正则的概念,知道了L1和L2都会使不重要的维度权重下降得多,重要的维度权重下降得少,引入L1正则会使不重要的w趋于0(达到稀疏编码的目的),引入L2正则会使w的绝对值普遍变小(达到权值衰减的目的).本节的话我们从几何角度再讲解下L1和L2正则的区别. L1正则是什么?|W1|+|W2|,假如|W1|+|W2|=1,也就是w1和w2的绝对值之和为1 .让你画|W1|+|W2|=1的图形,…