深度学习笔记（十三）：L1、L2正则化

正则化（Regularization） 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。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。一般回归分析中回归w表示特征的系数，从上式可以看到正则化项是对系数做了处理（限制） 范数         数学上，范数是一个向量空

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