损失函数中正则化中的平方项的作用!!

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正则化上的平方项

  • 前言
  • 在损失函数中添加正则化项时,通常会使用平方项作为正则化项,原因主要有以下几点:

前言

在损失函数中添加正则化项的原因主要是为了防止过拟合。正则化是一种常用的防止过拟合的技术,它可以对模型的复杂度进行一定的限制,从而避免模型过于复杂,导致对训练数据过度拟合。

在损失函数中添加正则化项时,通常会使用平方项作为正则化项,原因主要有以下几点:

平方项可以方便地进行梯度下降优化。在计算梯度时,平方项的梯度可以方便地通过链式法则计算出来。

平方项可以更好地惩罚大的权重值。由于平方项在权重值较大时会有较大的惩罚,因此可以有效地抑制模型学习到不重要的特征或者噪声。

平方项还可以方便地与其他损失函数进行组合。例如,L1正则化和L2正则化都是通过平方项来实现的。

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