机器学习中的L1正则,L2正则的理解
一.在深度学习中,影响整个模型最后效果的我认为有3个因素: 1.数据的质量,多少. 2.网络的结构,网络的深度等. 3.损失函数的设计. 最常用也是最容易想到的损失函数就是L1损失和L2损失.这也是很多深度学习论文的损失函数的基础项目. 对于L1损失,L2损失,相信很多看过吴恩达机器学习课程的同学都会知道**“正则项”**的概念(L1-norm,L2-norm),在tensorflow中,也有专门
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