L2 and L1 regularization are both techniques used to prevent overfitting in deep neural networks. The choice between L2 and L1 regularization depends on the specific problem being solved and the characteristics of the data.

L2 regularization is the most commonly used regularization method and adds a penalty term to the loss function equal to the sum of the squares of the weights. This has the effect of reducing the magnitude of the weights and encouraging the network to use small weights. L2 regularization is often used when the data is normally distributed, as the penalty term is sensitive to large weights and less sensitive to small weights.

L1 regularization, on the other hand, adds a penalty term to the loss function equal to the sum of the absolute values of the weights. This has the effect of encouraging the network to use sparse weights, with many weights being set to zero. L1 regularization is often used when the data is sparse or contains many irrelevant features, as it encourages the network to use only a small subset of the features.

In general, L2 regularization is preferred when the goal is to reduce overfitting, while L1 regularization is preferred when the goal is to promote sparse representations and feature selection. The choice between L2 and L1 regularization will also depend on the specific requirements of the problem, such as computational time, model size, and accuracy, among others.
การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 และ L1 เป็นเทคนิคที่ใช้ในการป้องกันการโอเวอร์ฟิตในโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก ตัวเลือกระหว่างการทำให้เป็นมาตรฐาน L2 และ L1 ขึ้นอยู่กับปัญหาเฉพาะที่กำลังแก้ไขและลักษณะของข้อมูล การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 เป็นวิธีการทำให้เป็นมาตรฐานที่ใช้กันมากที่สุด และเพิ่มเงื่อนไขการลงโทษให้กับฟังก์ชันการสูญเสียเท่ากับผลรวมของกำลังสองของน้ำหนัก สิ่งนี้มีผลในการลดขนาดของตุ้มน้ำหนักและกระตุ้นให้เครือข่ายใช้ตุ้มน้ำหนักขนาดเล็ก การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 มักใช้เมื่อมีการกระจายข้อมูลตามปกติ เนื่องจากเงื่อนไขการลงโทษจะไวต่อน้ำหนักมากและมีความไวน้อยกว่าต่อน้ำหนักน้อย ในทางกลับกัน การทำให้เป็นมาตรฐานของ L1 จะเพิ่มเงื่อนไขการลงโทษให้กับฟังก์ชันการสูญเสียซึ่งเท่ากับผลรวมของค่าสัมบูรณ์ของน้ำหนัก สิ่งนี้มีผลกระทบในการสนับสนุนให้เครือข่ายใช้น้ำหนักแบบกระจาย โดยน้ำหนักจำนวนมากจะถูกตั้งค่าเป็นศูนย์ การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 มักใช้เมื่อข้อมูลกระจัดกระจายหรือมีคุณสมบัติที่ไม่เกี่ยวข้องมากมาย เนื่องจากเป็นการกระตุ้นให้เครือข่ายใช้คุณสมบัติชุดย่อยเพียงเล็กน้อยเท่านั้น โดยทั่วไป การทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 เป็นที่ต้องการเมื่อเป้าหมายคือการลดการติดตั้งมากเกินไป ในขณะที่การทำให้เป็นมาตรฐานของ L1 เป็นที่ต้องการเมื่อเป้าหมายคือเพื่อส่งเสริมการแสดงแบบกระจัดกระจายและการเลือกคุณสมบัติ ตัวเลือกระหว่างการทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 และ L1 จะขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของปัญหา เช่น เวลาในการคำนวณ ขนาดโมเดล และความแม่นยำ และอื่นๆ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence