L1和L2正则化是机器学习中常用的正则化方法,用于减小模型的复杂度,防止过拟合。
L1和L2正则化是机器学习中常用的正则化方法,用于减小模型的复杂度,防止过拟合。
区别:
1. 机制不同:L1正则化通过对模型参数的绝对值进行惩罚,使得部分参数趋向于零,从而达到稀疏化的效果;而L2正则化通过对模型参数的平方进行惩罚,使得参数值都较小。
2. 解的唯一性:由于L1正则化的非光滑性,求解得到的解可能不唯一;而L2正则化由于光滑性可求得唯一解。
3. 鲁棒性:L1正则化更鲁棒,对于异常值和噪声有更好的容忍性;而L2正则化对异常值和噪声较为敏感。
L2正则化的作用主要有以下几个方面:
1. 控制模型复杂度:通过对模型参数进行惩罚,使得参数值都较小,从而减小模型的复杂度。
2. 防止过拟合: L2正则化可以有效地减小模型的方差,通过在损失函数中引入正则化项,使得模型更倾向于选择较为简单的解,避免在训练数据上过度拟合。
3. 改善模型的泛化能力:通过限制参数值的范围,避免模型在训练数据上过拟合,从而提高模型在未知数据上的表现能力。