摘要: 在机器学习的Loss函数中,通常会添加一些正则化(正则化与一些贝叶斯先验本质上是一致的,比如L2L2正则化与高斯先验是一致的、L1L1正则化与拉普拉斯先验是一致的等等,在这里就不展开讨论)来降低模型的结构风险,这样可以使降低模型复杂度、防止参数过大等。大部分的课本和博客都是直接给出了L1L1正则化的解释解或者几何说明来得到L1L1正则化会使参数稀疏化,本来会给出详细的推导。 阅读全文
posted @ 2017-09-23 21:14 Thaurun 阅读(22593) 评论(12) 推荐(5) 编辑