L2 (ridge) and L1 (lasso) regularization are both commonly used for regularization of deep neural networks, but they have different pros and cons:

L2 regularization:

Pros:

Continuously differentiable, so it preserves the convexity of the loss function and does not introduce kinks/non-smoothness. This is desirable for efficient gradient-based optimization of the weights.
Does not drive weights exactly to zero, just reduces their magnitude. This can be desirable if you want to retain all features/inputs but just reduce their influence.

Cons:

Does not explicitly reduce the number of features/weights, so may not produce sparse models/solutions.
The optimal L2 regularization hyperparameter/coefficient can be tricky to tune.

L1 regularization:

Pros:

Leads to sparse solutions/feature selection, driving weights of less important features exactly to zero. This can be useful for reducing overfitting and producing more interpretable models.
The optimal L1 regularization hyperparameter/coefficient can be easier to select since it controls the sparsity.

Cons:

Not continuously differentiable, so can introduce kinks/non-smoothness which makes optimization more challenging.
 May not be suitable if you want to retain all features but just reduce their influence.

So in summary, I would recommend:

Using L2 regularization if:

Efficient gradient-based optimization is a priority (due to continuity)
You want to retain all features but reduce influence of coefficients
Finding the right L2 regularization strength is feasible

Using L1 regularization if:

Producing sparse/interpretable models is a priority (due to inducing sparsity)
You are able to handle the potential challenges with non-differentiability in optimization
Selecting the right L1 regularization strength to achieve desired sparsity is feasible

Of course, you could also use a combination of both (L1 + L2 regularization) to get some of the benefits of both.

Hope this helps!
การทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 (ridge) และ L1 (lasso) มักใช้สำหรับการทำให้โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกเป็นปกติ แต่มีข้อดีและข้อเสียที่แตกต่างกัน: การทำให้เป็นมาตรฐานของ L2: ข้อดี: สร้างความแตกต่างได้อย่างต่อเนื่อง ดังนั้นจึงรักษาความนูนของฟังก์ชันการสูญเสีย และไม่แนะนำ หงิกงอ/ไม่เรียบ สิ่งนี้เป็นที่ต้องการสำหรับการปรับตุ้มน้ำหนักตามการไล่ระดับสีอย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ได้ทำให้น้ำหนักกลายเป็นศูนย์อย่างแน่นอน เพียงแต่ลดขนาดลงเท่านั้น สิ่งนี้อาจเป็นที่พึงปรารถนาหากคุณต้องการรักษาคุณสมบัติ/อินพุตทั้งหมดไว้ แต่เพียงลดผลกระทบลง จุดด้อย: ไม่ลดจำนวนฟีเจอร์/น้ำหนักอย่างชัดเจน ดังนั้นอาจไม่สร้างโมเดล/โซลูชันแบบกระจัดกระจาย ไฮเปอร์พารามิเตอร์/สัมประสิทธิ์การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 ที่เหมาะสมที่สุดอาจเป็นเรื่องยากในการปรับแต่ง การทำให้เป็นมาตรฐาน L1: ข้อดี: นำไปสู่การเลือกโซลูชัน/คุณลักษณะที่กระจัดกระจาย ทำให้น้ำหนักของคุณลักษณะที่สำคัญน้อยกว่ากลายเป็นศูนย์อย่างแน่นอน สิ่งนี้มีประโยชน์ในการลดการติดตั้งมากเกินไปและสร้างแบบจำลองที่สามารถตีความได้มากขึ้น ไฮเปอร์พารามิเตอร์/สัมประสิทธิ์การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 ที่เหมาะสมที่สุดสามารถเลือกได้ง่ายกว่าเนื่องจากจะควบคุมความกระจัดกระจาย จุดด้อย: ไม่สามารถสร้างความแตกต่างได้อย่างต่อเนื่อง ดังนั้นจึงทำให้เกิดข้อบกพร่อง/ความไม่ราบรื่น ซึ่งทำให้การปรับให้เหมาะสมมีความท้าทายมากขึ้น อาจไม่เหมาะหากคุณต้องการคงคุณลักษณะทั้งหมดไว้แต่เพียงลดผลกระทบลง โดยสรุป ฉันอยากจะแนะนำ: การใช้การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 หาก: การเพิ่มประสิทธิภาพตามการไล่ระดับสีอย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรก (เนื่องจากความต่อเนื่อง) คุณต้องการรักษาคุณสมบัติทั้งหมดไว้แต่ลดอิทธิพลของค่าสัมประสิทธิ์ การค้นหาความแรงของการทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 ที่เหมาะสมนั้นเป็นไปได้ การใช้การทำให้เป็นมาตรฐานของ L1 หาก: การสร้างโมเดลแบบกระจัดกระจาย/ที่สามารถตีความได้ถือเป็นสิ่งสำคัญ (เนื่องจากการกระตุ้นให้เกิดการกระจัดกระจาย) คุณสามารถจัดการกับความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นโดยไม่มีความแตกต่างในการเพิ่มประสิทธิภาพ การเลือกความแข็งแกร่งในการปรับสภาพ L1 ที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ความกระจัดกระจายที่ต้องการนั้นเป็นไปได้ แน่นอน คุณยังสามารถใช้การผสมผสานของ ทั้งสองอย่าง (การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 + L2) เพื่อรับประโยชน์บางประการจากทั้งสองอย่าง หวังว่านี่จะช่วยได้!
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence