A.L2正则化能防止过拟合,提升模型的泛化能力,但L1做不到这点
B.L2正则化技术又称为LassoRegularization
C.L1正则化得到的解更加稀疏
D.L2正则化得到的解更加稀疏
A.惩罚了模型的复杂度,避免模型过度学习训练集,提高泛化能力
B.剃刀原理:如果两个理论都能解释一件事情,那么较为简单的理论往往是正确的
C.正则项降低了每一次系数w更新的步伐,使参数更小,模型更简单
D.贝叶斯学派的观点,认为加入了先验分布(11拉普拉斯分布,12高斯分布),减少参数的选择空间
A.L2范数可以防止过拟合,提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点
B.L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值
C.L2正则化有个名称叫“Lassoregularization”
D.L1范数会使权值稀疏
A.L2范数可以防止过拟合,提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点
B.L2正则化标识各个参数的平方的和
C.L2正则化又叫做Lassoregularization
D.L1范数会使权值稀疏