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wordpress固定链接文章别名,昆明做网站优化哪家好,就业专项资金网站建设,做网站的公司名字深度学习中的正则化是通过在模型训练过程中引入某些技术来防止模型过拟合的一种策略。过拟合是指模型在训练数据上表现非常好#xff0c;但在新的、未见过的数据上表现不佳。正则化通过限制模型的复杂度或对模型参数施加约束#xff0c;从而提高模型的泛化能力。 常见的正则…深度学习中的正则化是通过在模型训练过程中引入某些技术来防止模型过拟合的一种策略。过拟合是指模型在训练数据上表现非常好但在新的、未见过的数据上表现不佳。正则化通过限制模型的复杂度或对模型参数施加约束从而提高模型的泛化能力。 常见的正则化技术包括 L1正则化Lasso和L2正则化Ridge L1正则化通过对损失函数中添加参数的绝对值来抑制模型的某些权重从而使某些权重归零。这种方法有助于特征选择。L2正则化通过对损失函数中添加参数的平方和来抑制过大的权重从而使模型更平滑。 Dropout Dropout是一种在训练期间随机“丢弃”一部分神经元使其不参与计算的技术。通过这种方式网络避免了过度依赖某些神经元从而增强了模型的泛化能力。 数据增强 数据增强通过对原始训练数据进行随机变换如旋转、裁剪、缩放等来扩充训练集的多样性减少模型对某些特定数据的依赖。 早停法Early Stopping 早停法是在训练过程中监测验证集的性能当验证误差开始增加时停止训练。这避免了模型继续拟合训练集中的噪声或细节防止过拟合。 Batch Normalization 通过对每一批输入的数据进行归一化Batch Normalization能使得模型训练更加稳定并有助于防止过拟合。
通过这些正则化方法可以有效地提升模型的泛化能 L1正则化Lasso和L2正则化Ridge是深度学习和机器学习中常用的正则化技术主要用于防止模型过拟合。它们通过在损失函数中添加惩罚项对模型参数施加一定的约束减少模型复杂度。以下是它们的详细介绍

1. L1正则化Lasso L1正则化通过在损失函数中添加权重系数的绝对值和来实现正则化即在损失函数中加上如下项 作用L1正则化倾向于将某些权重系数压缩为零从而实现特征选择。通过这种方式模型可以简化为只使用重要的特征而不依赖无关的或多余的特征。 优点L1正则化适合处理高维数据集因为它可以通过将不重要的特征权重设为零进行自动特征选择。 应用场景在高维数据集或特征较多的情况下L1正则化非常有用因为它能够使得模型更具解释性并降低计算复杂度。
   
2. L2正则化Ridge L2正则化通过在损失函数中添加权重系数的平方和来实现正则化即在损失函数中加上如下项 作用L2正则化不会将权重系数压缩为零但会均匀地缩小所有权重的大小。它通过限制权重的幅度防止模型对某些特定特征的过度依赖从而减少过拟合的风险。 优点L2正则化适合那些特征较多且特征之间存在相关性的情况它能确保所有特征都对模型的预测有一定的贡献并使模型更加平滑。 应用场景L2正则化更适合用于特征之间存在多重共线性的问题。因为它不会完全忽略特征而是对权重进行均匀的缩放从而使模型更加稳健。
   L1和L2的主要区别 权重处理 L1正则化更倾向于产生稀疏模型许多权重被压缩为零进行特征选择。L2正则化则缩小权重的数值但通常不会使它们完全为零。 模型简化 L1正则化可以自动简化模型保留对结果最有用的特征。L2正则化则通过平滑权重来防止模型过拟合而不会丢弃特征。 公式差异 L1正则化的惩罚项是权重绝对值的和。L2正则化的惩罚项是权重平方的和。 在实际应用中可以根据数据集的特征和问题类型来选择使用L1或L2正则化有时也会结合两者Elastic Net以兼具稀疏性和稳定性。 力使其在新数据上的表现更加稳健。 举个例子大家就明白了 假设我们在做线性回归模型的目标是预测房屋价格。输入特征是房屋的面积平方英尺和房间数量输出是房价。模型的基本形式如下 其中 y^\hat{y}y^​ 是预测的房价x1x_1x1​ 是房屋的面积x2x_2x2​ 是房间数量w1w_1w1​ 和 w2w_2w2​ 是模型的参数权重bbb 是偏置截距 我们希望通过最小化预测值 y^\hat{y}y^​ 和真实房价之间的误差来找到最优的 w1w2​。损失函数一般是误差的平方和称为均方误差MSE 引入正则化 如果模型的权重太大可能会导致过拟合。为了避免过拟合我们可以在损失函数中加入正则化项即对 w1w_1w1​ 和 w2w_2w2​ 的大小进行约束。
3. L1 正则化Lasso L1 正则化的目标是将一些不重要的特征权重压缩到零这样模型会变得更简单。L1 正则化的损失函数如下 理解L1 正则化会对每个权重的绝对值进行惩罚假如 w1 或 w2太大模型会通过增大损失值的方式“惩罚”它们逼迫权重缩小甚至压缩为 0。
4. L2 正则化Ridge L2 正则化通过将权重的平方和添加到损失函数中来抑制大权重。L2 正则化的损失函数如下 理解L2 正则化则会对权重的平方进行惩罚虽然不会将权重压缩为 0但会让它们变得更小、更平滑。模型会倾向于分散权重使它们不会太大。 计算示例 假设我们有以下简单的数据 面积 (平方英尺) x1x_1x1​房间数量 x2x_2x2​实际房价 yyy100033000001200435000015005400000 假设我们有一个初始模型 w1200w_1 200w1​200、w210000w_2 10000w2​10000现在计算 L1 和 L2 正则化对模型的影响。
5. 没有正则化普通线性回归 总结 L1 正则化通过让一些权重趋向于零从而减少不必要的特征简化模型。L2 正则化通过让权重整体变小避免某些权重过大从而减少过拟合的风险。 在实际应用中L1 更适合做特征选择而 L2 更适合处理权重过大的问题。有时我们可以结合两者的优势使用 Elastic Net 正则化兼具稀疏性和权重缩小的效果。 L1 正则化对每个权重 www 的更新在原有的梯度更新基础上施加了一个与权重符号相关的减小量。简单来说L1 正则化的惩罚项是权重 www 的绝对值因此对不同符号的权重影响也不同。具体来说 在没有正则化的情况下权重更新的规则是根据梯度来调整即 而当加入 L1 正则化时权重的更新规则会增加一个正则化项 这意味着对于正的权重L1 正则化会让权重减少施加一个负的额外项对于负的权重L1 正则化会让权重增加施加一个正的额外项从而将权重的数值逐渐压缩向 0。 总结来说L1 正则化通过在每次更新时根据权重的符号施加一个固定大小的惩罚这使得较小的权重更容易被压缩到 0从而产生稀疏的特征选择效果。 L2 正则化的更新机制 L2 正则化会将损失函数中加入权重的平方项作为惩罚项。对于每个权重 wwwL2 正则化的更新规则是 可以看到L2 正则化对每个权重的更新施加了一个额外的 λ⋅w\lambda \cdot wλ⋅w 项这个额外项是根据权重的大小和方向正负号调整的。具体来说 因此L2 正则化是根据权重的大小比例减少权重值的而不是像 L1 正则化那样施加一个固定的惩罚。L2 正则化使所有的权重都被缩小但不会把某些权重压缩到 0这意味着模型不会变得稀疏。 总结 L1 和 L2 的区别 L1 正则化 会施加一个与权重符号相关的固定减小量逐步将较小的权重压缩到 0产生稀疏效果。L2 正则化 施加的是与权重大小成比例的减小量会让权重整体减小但不会让权重变为 0更多地是让权重的值变小起到平滑模型的作用。 因此虽然 L2 正则化也会对每个权重施加惩罚但它不会产生稀疏性而是通过减小权重的幅度来控制模型复杂度。