CHEN Xiaoyu's blog
2018年1月11日星期四
关于L1和L2正则
L1 正则可以产生稀疏性,即让模型部分特征的系数为 0。这样做有几个好处:首先可以让模型简单,防止过拟合;还能选择有效特征,提高性能。
L2 正则通过构造一个所有参数都比较小的模型,防止过拟合。但 L2 正则不具有稀疏性。
图片来源:
https://ask.julyedu.com/question/6996
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