過擬合與正則化

原創 Rover Ramble 2020-02-25 11:53

降低過擬合的方法有：

  • 正則化
  • 隨機失活(dropout)
  • 逐層歸⼀化(batch normalization)
  • early stopping

那麼問題來了：

1、過擬合的解決方式有哪些，L1和L2正則化都有哪些不同，各自有什麼優缺點？
2、L1正則化可以得到稀疏解，L2正則化可以得到平滑解，這是爲什麼呢？
3、怎樣從數學角度解釋，L2正則化能提升模型的泛化能力？

先看下面文章，理解L1,L2正則

機器學習中正則化項L1和L2的直觀理解 

L0、L1與L2範數

 

 

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