機器學習中L1正則化和L2正則化的區(qū)別？L1正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為拉普拉斯分布，可以保證模型的稀疏性，即某些參數(shù)等于0；L2正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為高斯分布，可以保證模型的穩(wěn)定性，即，參數(shù)值不會

機器學習中L1正則化和L2正則化的區(qū)別？

L1正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為拉普拉斯分布，可以保證模型的稀疏性，即某些參數(shù)等于0；L2正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為高斯分布，可以保證模型的穩(wěn)定性，即，參數(shù)值不會太大或太小。在實際應(yīng)用中，如果特征是高維稀疏的，則使用L1正則化；如果特征是低維稠密的，則使用L1正則化；如果特征是稠密的，則使用L2正則化。最后附上圖表。右邊是L1正則，最優(yōu)解在坐標軸上，這意味著某些參數(shù)為0。

卷積神經(jīng)損失函數(shù)怎么加入正則化？

[AI瘋狂高級正則化-今日頭條]https://m.toutiaocdn.com/item/6771036466026906123/？app=newsuArticle&timestamp=157662997&reqid=201912180846060100140470162DE60E99&groupid=6771036466026906123&ttfrom=copylink&utmuSource=copylink&utmuMedium=toutiaoios&utmuCampaign=client神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化技術(shù)包括數(shù)據(jù)增強、L1、L2、batchnorm、dropout等技術(shù)。本文對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化技術(shù)及相關(guān)問題進行了詳細的綜述。如果你有興趣，可以關(guān)注我，繼續(xù)把人工智能相關(guān)理論帶到實際應(yīng)用中去。

機器學習中引入L2范數(shù)的意義是什么？

目標函數(shù)設(shè)計是學習問題的一部分。目標函數(shù)包括評估數(shù)據(jù)擬合程度的損失函數(shù)（殘差項）和選擇信號模型的懲罰函數(shù)（正則項）。L2范數(shù)的損失函數(shù)對應(yīng)于二次殘差，L2范數(shù)的懲罰函數(shù)對應(yīng)于信號能量最小化的模型約束。