l0 l1 l2正则化（什么是正则化？）
万能朋友说
2023-09-02 15:50:04
21879
作者：双枪
什么是正则化？
正则化是在机器学习中最常用的一种技术，它又被称为权重衰减或参数收缩，可以有效地解决过拟合的问题。在本文中，我们将介绍L0、L1和L2正则化的原理及其应用。
L0正则化
L0正则化是指将模型参数向量的非零元素的数量作为正则化项，在某些情况下，使用L0正则化可以得到更加稀疏的模型，即大多数模型参数都是0。不过，这种方法很难优化，因为L0正则化是一个非凸的函数，它的优化几乎是不可能且高度耗时的。
L1正则化
L1正则化是指将模型参数向量的每个元素的绝对值之和作为正则化项，它是一种非常有效率的方式，可以提高模型的泛化能力并且速度较快。L1正则化是一种稀疏化的技术，会将一些参数置为0，因此得到的模型具有更好的可解释性。
L2正则化
L2正则化是指将模型参数向量的每个元素的平方和作为正则化项，它是一种有效减少过拟合的方式。L2正则化是一个光滑的凸函数，因此可以使用梯度下降等优化方法进行求解，得到的模型具有更好的泛化性能。
应用
正则化技术常常被应用于线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型中，可以有效地减少过拟合的现象。在大多数实际应用场景中，L2正则化是最常用的正则化技术，因为它的计算效率高，优化方法多样且易于使用。
总结
本文介绍了L0、L1和L2正则化的原理及其应用。L0正则化可以得到稀疏模型，但难以优化，L1正则化可以有效减少模型参数的数量，使得模型更加稳定和容易解释，L2正则化是最常用的一种正则化技术，可以克服过拟合的问题，提高模型性能和泛化能力。了解正则化的原理和应用，可以帮助我们设计优秀的机器学习模型，提高算法的可靠性和泛化能力。
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