L1正则化的稀疏性解释 @丹阳 ▣算法&结构 ♢L1, 正则化, 稀疏性, 范数 我觉得我属于比较笨的那一类人。当理解一个抽象/数学的想法时,我必须真正把它放在图像中,必须在头脑中看到并触摸它。我需要通过几何物体,想法背后的直觉...
为什么L1稀疏,L2平滑? @丹阳 ▣机器学习, 算法&结构 ♢L1, L2, 正则化 使用机器学习方法解决实际问题时,我们通常要用L1或L2范数做正则化(regularization),从而限制权值大小,减少过拟合风险。特别是在使用梯度下降来做目标函...