正则化与L0、L1、L2范数祥解_l2范数计算公式 💡
导读 🚀 在机器学习和深度学习中，正则化是一种防止模型过拟合的有效手段。它通过添加一个惩罚项来限制模型复杂度，从而提高模型的泛化能力。今
🚀 在机器学习和深度学习中，正则化是一种防止模型过拟合的有效手段。它通过添加一个惩罚项来限制模型复杂度，从而提高模型的泛化能力。今天，让我们一起深入了解几种常见的正则化方法：L0、L1和L2范数，以及L2范数的具体计算方式。
🎯 L0范数指的是向量中非零元素的数量。尽管它能有效实现特征选择，但由于其非凸性，使得优化问题变得非常困难。🌟
🎯 L1范数则是向量中各元素绝对值之和。它倾向于将某些特征权重压缩到零，从而实现稀疏化。这使得L1范数在特征选择方面特别有用。✨
🎯 而L2范数是向量各元素平方和的平方根。它平滑地减少所有特征的权重，而不是直接将其设置为零。因此，L2范数有助于减少模型复杂度，避免过拟合。🏆
🔍 对于L2范数的计算公式，假设我们有一个向量x = [x1, x2, ..., xn]，那么它的L2范数可以表示为：
||x||₂ = √(x₁² + x₂² + ... + xₙ²)
📚 通过理解这些概念，我们可以更好地掌握如何使用正则化技术来提升模型性能。希望这篇文章对你有所帮助！📚
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