比较和对比L1和L2的规范化方法.
L1和L2规范化是两种常见的技术,用于通过添加损失函数的惩罚术语来防止机器学习模型过度配合.两种方法都有助于降低模型的复杂性,但它们以不同的方式进行,从而导致不同的属性和权衡. - L1规范化,也称为拉索规范化,添加了与系数的绝对值等的惩罚术语.这会使一些系数缩小到零,有效地从模型中删除相应的特征.因此,L1规范化可以用于特征选择,创造具有较少相关特征的稀有模型. - L2规范化,也称为里奇规范化,为系数的惩罚术语增加了相同的重要性.这会导致所有系数的减少,但根据模型的特殊特征,L1规范化和L2规范化之间的差异会保持较小,但它们的整体重要性会在模型的特殊性质和模型之间保持平衡.