机器学习中L1正则化和L2正则化有什么区别？_机器学习中l1正则化和l2正则化的区别

作者：小丑西瓜9 | 2024-05-15 19:26:43

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机器学习中l1正则化和l2正则化的区别

1.正则化的作用

机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易产生过拟合状态，故正则化的提出是为了一定程度上避免过拟合。比如，常见的L1和L2正则化。

2.正则化公式

L1：

L1正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的绝对值。

L2：

L2正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和。

3.两者的比较

1.L1可以产生0解，L2可以产生趋近0的解

2.L1获得稀疏解，L2获得非零稠密解

3.如果事先假定只有非常少数的特征是重要的，可以用L1

4.举例直观理解

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