关于正则化的理解

关于正则化的理解 正则化是什么 带约束条件的最优化 等高线 正则化 总结 正则化是什么 在机器学习中，如果参数过多或者过大，会导致过拟合的情况出现，通常可以在原损失函数上增加一个正则项，或者叫惩罚项，来解决过拟合的问题。 常用的正则化有两种，L1正则化和L2正则化，分别对应（式1）和（式2），L1正则项是所有参数的绝对值之和，L2正则项是所有参数的平方和。这里先下结论，L1正则化可以减小参数，甚至

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