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l2损失函数
L1和
L2
详解(范数、
损失函数
、正则化)
答:
L2损失函数
(最小平方误差,LSE)通过最小化[公式]和[公式]的平方差,适用于回归问题,对异常值敏感。L1损失函数(最小绝对偏差,LAD),则通过最小化[公式]和[公式]的绝对差,具有更好的鲁棒性,不易受异常值影响。在正则化方面,它有助于防止过拟合。L1正则化,因其促使参数稀疏,常用于特征选择...
损失函数
概述
答:
L1范数 损失函数,也被称为 最小绝对值偏差(LAD) , 最小绝对值误差(LAE) 。先求差的平方、再求和、再求平均,其实也就是
L2损失函数
最小均方误差通常用在回归问题上,具体的推导可以见我的另一篇文章 线性回归 ,其本质是通过假设样本服从高斯分布然后推出来的。(注意,交叉熵损失函数...
L1 loss,
L2
loss以及Smooth L1 Loss的对比
答:
总的来说,对于大多数深度学习网络,
L2
loss因其快速收敛而更常见。但在边框预测这类问题中,离群点影响显著时,Smooth L1 loss以其适度的平滑性提供更好的解决方案。在实际应用时,需要根据具体任务和数据特性灵活选用或结合使用不同类型的损失函数。
机器学习中的
损失函数
答:
损失函数
(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成...
正则化项L1和
L2
的直观理解及L1不可导处理
答:
L1正则化和
L2
正则化可以看做是
损失函数
的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归)。下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项α||w||1即为L1正则化项。 下图是Python中Ridge回归的损失...
损失函数
与鲁棒性
答:
当残差大于δ时使用L1损失,很小时则使用更为合适的
L2损失
来进行优化。 Huber
损失函数
克服了MAE和MSE的缺点,不仅可以保持损失函数具有连续的导数,同时可以利用MSE梯度随误差减小的特性来得到更精确的最小值,也对异常值具有更好的鲁棒性。而Huber损失函数的良好表现得益于精心训练的超参数δ。 Log-Cosh损失函数是一种...
为什么使用smooth L1 loss
答:
Smooth L1 loss能够在两个方面限制梯度,以下是几种
损失函数
及其对x的导数:当x增大时,
L2损失
对x的导数也会增大。在训练初期,由于预测值与GT差异较大,损失函数对预测值的梯度很大,导致训练不稳定。L1对x的导数为常数,这意味着在训练后期,如果学习率lr保持不变,损失函数将在稳定值附近波动,难以...
L1正则化和
L2
正则化
答:
我们所谓的正则化,就是在原来 Loss Function 的基础上,加了一些正则化项,或者叫做模型复杂度惩罚项。以我们的线性回归为例子。优化目标(
损失函数
):加上L1正则项(lasso回归): 加上
L2
正则项(Ridge回归): 下面我们需要理解加了正则化项之后,对于目标函数求解的时候,最终解有什么变化。我...
正则化的作用以及L1和
L2
正则化的区别
答:
正则化的核心作用在于控制模型复杂度,避免过拟合,通过在
损失函数
中引入特定的惩罚项来实现平衡。两种常用的正则化方法是L1和
L2
,它们在防止过拟合上各有特点。L1正则化,也称Lasso回归,通过向损失函数中添加权值向量w中元素绝对值之和,促使模型形成稀疏权重矩阵,有助于特征选择,有时可以减少过拟合的...
机器学习中L1正则化和
L2
正则化的区别是什么?
答:
L1正则化和
L2
正则化可以看做是
损失函数
的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归。下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项α||w||1即为L1正则化项。
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