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，還存在乙個更美的回答：任何的規則化運算元，如果他在wi=0的地方不可微，並且可以分解為乙個「求和」的形式，那麼這個規則化運算元就可以實現稀疏。這說是這麼說，w的l1範數是絕對值，|w|在w=0處是不可微，但這還是不夠直觀。
機器學習中的範數規則化之（二）核範數與規則項引數選擇
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...
範數規則化
監督學習的過程可以概括為 最小化誤差的同時規則化引數。最小化誤差是為了讓模型擬合訓練資料，規則化引數是為了防止過擬合。引數過多會導致模型複雜度上公升，產生過擬合，即訓練誤差很小，但測試誤差很大，這和監督學習的目標是相違背的。所以需要採取措施，保證模型盡量簡單的基礎上，最小化訓練誤差，使模型具有更好的...
機器學習中的範數規則化 L0,L1和L2正規化
監督學習的過程可以概括為 最小化誤差的同時規則化引數。最小化誤差是為了讓模型擬合訓練資料，規則化引數是為了防止過擬合。引數過多會導致模型複雜度上公升，產生過擬合，即訓練誤差很小，但測試誤差很大，這和監督學習的目標是相違背的。所以需要採取措施，保證模型盡量簡單的基礎上，最小化訓練誤差，使模型具有更好的...