2019年9月5日
损失函数———有关L1和L2正则项的理解
摘要： 一、损失函： 模型的结构风险函数包括了 经验风险项 和 正则项，如下所示： 二、损失函数中的正则项 1.正则化的概念： 机器学习中都会看到损失函数之后会添加一个额外项，常用的额外项一般有2种，L1正则化和L2正则化。L1和L2可以看做是损失函数的惩罚项，所谓惩罚项是指对损失函数中某些参数做一些限制， 阅读全文
posted @ 2019-09-05 16:09 猪大大BiuBiuBiu 阅读(3664) 评论(0) 推荐(0) 编辑