导读 在机器学习中,我们常常会遇到一个重要的问题:如何避免模型过拟合?过拟合就像是一位学生只记得课本上的例题,却无法灵活运用知识去解决实...
在机器学习中,我们常常会遇到一个重要的问题:如何避免模型过拟合?过拟合就像是一位学生只记得课本上的例题,却无法灵活运用知识去解决实际问题一样。为了避免这种情况,我们就需要引入一种叫做正则化的技术。🔍
正则化技术有很多种,其中最常用的就是L1范数和L2范数。这两种方法通过添加一个额外的惩罚项到损失函数中,从而限制模型参数的大小。就像是在赛跑时给运动员增加负重,虽然会让跑步变慢,但同时也会提高他们的耐力和稳定性。🏃♂️
L1范数通过使某些特征的权重变为零来实现稀疏性,这相当于把一些不重要的特征从模型中剔除掉,让模型更加专注于真正重要的特征。💡
而L2范数则是通过减小所有特征权重的绝对值来防止过拟合,它更倾向于均匀地减少所有特征的影响,而不是直接将某些特征完全排除在外。🔄
总之,无论是L1还是L2范数,它们都是帮助我们构建出更加稳健和泛化能力强的模型的有效工具。🛠️
机器学习 正则化 L1与L2