Sa praktične tačke gledišta, L1 teži da smanji koeficijente na nulu, dok L2 teži ravnomernom smanjenju koeficijenata. L1 je stoga koristan za odabir karakteristika, jer možemo ispustiti sve varijable povezane sa koeficijentima koji idu na nulu. L2 je, s druge strane, koristan kada imate kolinearne/kozavisne karakteristike.
Koja je upotreba regularizacije Šta su L1 i L2 regularizacija?
L1 regularizacija daje izlaz u binarnim težinama od 0 do 1 za karakteristike modela i usvojena je za smanjenje broja karakteristika u ogromnom dimenzionalnom skupu podataka. L2 regularizacija raspršuje termine greške u svim težinama što dovodi do preciznijih prilagođenih konačnih modela.
Koje su razlike između L1 i L2 regularizacije?
Glavna intuitivna razlika između L1 i L2 regularizacije je u tome što L1 regularizacija pokušava procijeniti medijanu podataka dok L2 regularizacija pokušava procijeniti srednju vrijednost podataka kako bi se izbjeglo preklapanje. … Ta vrijednost će također matematički biti medijana distribucije podataka.
Šta je L1 i L2 regularizacija u dubokom učenju?
L2 regularizacija je također poznata kao opadanje težine jer tjera težine da opadaju prema nuli (ali ne baš prema nuli). U L1 imamo: U ovom slučaju, kažnjavamo apsolutnu vrijednost pondera. Za razliku od L2, težine se ovdje mogu smanjiti na nulu. Stoga je vrlo korisno kada pokušavamo komprimiratinaš model.
Kako funkcionira L1 i L2 regularizacija?
Regresijski model koji koristi L1 tehniku regularizacije naziva se Lasso regresija, a model koji koristi L2 naziva se Ridge regresija. Ključna razlika između ove dvije je kazneni rok. Regresija grebena dodaje "kvadratnu veličinu" koeficijenta kao kazneni član funkciji gubitka.
