本文主要是介绍机器学习(5)--正则化之L1和L2正则化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章目录
- 正则化
- 一、正则化的基本原理
- 二、L1正则化(Lasso)
- 三、L2正则化(Ridge)
- 四、L1与L2正则化的比较
- 总结
正则化
正则化是一种在机器学习和深度学习中常用的技术手段,旨在提高模型的泛化能力,减少过拟合现象。它通过向模型的损失函数中添加一个正则化项来实现,这个正则化项是对模型复杂度的惩罚。L1正则化和L2正则化是两种最常用的正则化方法,它们各有特点和适用场景。
一、正则化的基本原理
正则化的基本思想是通过限制模型参数的大小来控制模型的复杂度。在损失函数中引入正则化项后,模型的优化目标变为最小化损失函数和正则化项之和。这样,在训练过程中,模型不仅会尝试拟合训练数据,还会受到正则化项的约束,从而避免过度复杂,提高对新数据的预测能力。
L1正则化h和L2正则化就是通过影响函数的值,来影响函数的拟合化:
正则的意义就在于,如何避免过拟合!
二、L1正则化(Lasso)
L1正则化是指在损失函数的基础上加上所有参数的绝对值之和(乘以一个常数),用于惩罚参数过大,促使模型更加稀疏化。L1正则化的主要特点包括:
- 稀疏性:L1正则化倾向于使一些参数变为零,从而达到特征选择的效果。这有助于减少模型的复杂度,提高模型的解释性。
- 不可导性:由于L1正则化项中包含绝对值操作,导致损失函数在零点处不可导。因此,在求解最小化损失函数时,需要使用其他方法(如坐标下降、次梯度下降等)。
- 应用场景:L1正则化通常用于需要特征选择的问题,如文本分类、基因选择等。
三、L2正则化(Ridge)
L2正则化是指在损失函数的基础上加上所有参数的平方和(乘以一个常数),用于惩罚参数过大,使模型更加平滑。L2正则化的主要特点包括:
- 平滑性:L2正则化倾向于使所有参数都较小,但没有明确地将某些参数设置为零。这有助于减少模型的波动性,提高模型的稳定性。
- 可导性:L2正则化项中包含平方操作,使得损失函数可导。因此,在求解最小化损失函数时,可以使用常见的梯度下降等优化算法。
- 应用场景:L2正则化通常用于对模型稳定性要求较高的场景,如回归分析、图像处理等。
四、L1与L2正则化的比较
L1正则化(Lasso) | L2正则化(Ridge) | |
---|---|---|
目的 | 促使模型稀疏化,进行特征选择 | 使模型更加平滑,减少波动性 |
惩罚项 | 所有参数的绝对值之和 | 所有参数的平方和 |
特点 | 稀疏性,可能使某些参数为零 | 平滑性,所有参数都较小 |
导数 | 在零点处不可导 | 可导,便于使用梯度下降等算法 |
应用场景 | 特征选择,如文本分类、基因选择 | 模型稳定性要求高,如回归分析、图像处理 |
总结
综上所述,L1正则化和L2正则化都是通过向损失函数中添加正则化项来提高模型的泛化能力,但它们在惩罚项的形式、特点和应用场景上存在差异。在实际应用中,应根据具体问题和需求选择合适的正则化方法。
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