l2正則化，l0 l1 l2正則化項的區(qū)別和特點
l0l1l2正則化項的區(qū)別和特點2，為什么L1稀疏L2平滑3，l2regularization是怎樣緩解overfitting4，怎么理解在模型中使用L1L2正則化5，l1正則化和l2正則化有什么區(qū)別為什么6，l1正則與l2正則的特點是什么各有什么優(yōu)勢1，l0l1l2正則化項的區(qū)別和特點L1正則假設(shè)參數(shù)的先驗分布是Laplace分布，可以保證模型的稀疏性，也就是某些參數(shù)等于0；L2正則假設(shè)參數(shù)的先驗分布是Gaussian分布，可以保證模型的穩(wěn)定性，也就是參數(shù)的值不會太大或太小在實際使用中，如果特征是高...
更新時間：2023-08-20標(biāo)簽： 正則化特點l2正則化l0l1l2正則化項的區(qū)別和特點 全文閱讀