S praktičnog stajališta, L1 nastoji smanjiti koeficijente na nulu, dok L2 teži ravnomjernom smanjenju koeficijenata. L1 je stoga koristan za odabir značajke, jer možemo ispustiti sve varijable povezane s koeficijentima koji idu na nulu. L2 je, s druge strane, koristan kada imate kolinearne/koovisne značajke.
Koja je upotreba regularizacije Što su L1 i L2 regularizacija?
L1 regularizacija daje izlaz u binarnim težinama od 0 do 1 za značajke modela i usvojena je za smanjenje broja značajki u velikom skupu dimenzionalnih podataka. L2 regularizacija raspršuje pojmove pogreške 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 medijan podataka dok L2 regularizacija pokušava procijeniti srednju vrijednost podataka kako bi se izbjeglo prekomjerno uklapanje. … Ta će vrijednost također matematički biti medijan distribucije podataka.
Što 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 ovome, kažnjavamo apsolutnu vrijednost pondera. Za razliku od L2, ponderi se ovdje mogu svesti 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.
