Z praktycznego punktu widzenia, L1 ma tendencję do zmniejszania współczynników do zera, podczas gdy L2 ma tendencję do zmniejszania współczynników równomiernie. L1 jest zatem przydatne przy wyborze cech, ponieważ możemy usunąć dowolne zmienne związane ze współczynnikami, które osiągają zero. Z drugiej strony L2 jest przydatne, gdy masz cechy współliniowe/współzależne.
Do czego służy regularyzacja Czym są regularyzacja L1 i L2?
Regularyzacja L1 daje wyjściową wagę binarną od 0 do 1 dla cech modelu i jest stosowana do zmniejszania liczby cech w ogromnym zbiorze danych wymiarowych. Uregulowanie L2 powoduje rozproszenie terminów błędów we wszystkich wagach, co prowadzi do dokładniejszych dostosowanych modeli końcowych.
Jakie są różnice między regularyzacją L1 i L2?
Główna intuicyjna różnica między regularyzacją L1 i L2 polega na tym, że Regularyzacja L1 próbuje oszacować medianę danych, podczas gdy regularyzacja L2 próbuje oszacować średnią danych, aby uniknąć nadmiernego dopasowania. … Ta wartość będzie również medianą rozkładu danych matematycznie.
Co to jest regularyzacja L1 i L2 w głębokim uczeniu?
L2 regularyzacja jest również znana jako zanik wagi, ponieważ zmusza wagi do zmniejszania się w kierunku zera (ale nie dokładnie do zera). W L1 mamy: W tym karamy bezwzględną wartość wag. W przeciwieństwie do L2 wagi można tutaj zmniejszyć do zera. Dlatego jest bardzo przydatny, gdy próbujemy kompresowaćnasz model.
Jak działa regularyzacja L1 i L2?
Model regresji, który wykorzystuje technikę regularyzacji L1 nazywa się regresją Lasso, a model wykorzystujący L2 nazywa się regresją grzbietu. Kluczową różnicą między tymi dwoma jest termin kary. Regresja grzbietowa dodaje „kwadratową wielkość” współczynnika jako składnik kary do funkcji straty.
