L1、L2正则化
https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975
L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。
L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和，通常表示为||w||_1
L2正则化是指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根（可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号），通常表示为||w||_2
L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择
L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合
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本文向大家介绍L1和L2正则相关面试题，主要包含被问及L1和L2正则时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： L范数（L1 norm）是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。比如 向量A=[1，-1，3]，那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|.简单总结一下就是： L1范数: 为x向量各个元素绝对值之和。 L2范数
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本文向大家介绍L1和L2正则化的区别相关面试题，主要包含被问及L1和L2正则化的区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： L1是模型各个参数的绝对值之和,L2为各个参数平方和的开方值。L1更趋向于产生少量的特征,其它特征为0,最优的参数值很大概率出现在坐标轴上,从而导致产生稀疏的权重矩阵,而L2会选择更多的矩阵,但是这些矩阵趋向于0。
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本文向大家介绍pytorch 实现L2和L1正则化regularization的操作，包括了pytorch 实现L2和L1正则化regularization的操作的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.torch.optim优化器实现L2正则化 torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器自带的一个参数weight
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前言 大家好，我是鬼仔，今天带来《机器学习高频面试题详解》专栏的第1.3节：L1和L2正则化。这是鬼仔第一次开设专栏，每篇文章鬼仔都会用心认真编写，希望能将每个知识点讲透、讲深，帮助同学们系统性地学习和掌握机器学习中的基础知识，希望大家能多多支持鬼仔的专栏～ 目前这篇是试读，后续的文章需要订阅才能查看哦（每周一更/两更），专栏预计更新30篇文章（只增不减），具体内容可以看专栏介绍，大家的支持是鬼仔
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从本论坛上的前一个问题中，我了解到，在大多数内存系统中，一级缓存是二级缓存的子集，这意味着从二级缓存中删除的任何条目也将从一级缓存中删除。 所以现在我的问题是如何为L2缓存中的条目确定L1缓存中的相应条目。存储在L2条目中的唯一信息是标签信息。基于此标记信息，如果我重新创建addr，如果L1和L2缓存的行大小不相同，它可能会跨L1缓存中的多行。 体系结构是否真的为刷新这两条缓存线而烦恼，还是只维护
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概述 支架L1常用来加固直角结构，有两个直径为8mm的孔和16个M4安装孔。也可作为辅助件配合单孔梁、双孔梁、方梁来搭建系统框架。 参数 材质：6061铝 厚度：2mm 尺寸图纸 搭建案例