Da un punto di vista pratico, L1 tende a ridurre i coefficienti a zero mentre L2 tende a ridurre i coefficienti in modo uniforme. L1 è quindi utile per la selezione delle caratteristiche, poiché possiamo eliminare qualsiasi variabile associata a coefficienti che vanno a zero. L2, invece, è utile quando si hanno caratteristiche collineari/codipendenti.
A cosa serve la regolarizzazione Cosa sono la regolarizzazione L1 e L2?
La regolarizzazione L1 fornisce un output in pesi binari da 0 a 1 per le caratteristiche del modello ed è adottata per diminuire il numero di caratteristiche in un enorme dataset dimensionale. La regolarizzazione L2 disperde i termini di errore in tutti i pesi che portano a modelli finali personalizzati più accurati.
Quali sono le differenze tra la regolarizzazione L1 e L2?
La principale differenza intuitiva tra la regolarizzazione L1 e L2 è che La regolarizzazione L1 cerca di stimare la mediana dei dati mentre la regolarizzazione L2 cerca di stimare la media dei dati per evitare l'overfitting. … Quel valore sarà anche matematicamente la mediana della distribuzione dei dati.
Cos'è la regolarizzazione L1 e L2 nel deep learning?
La regolarizzazione L2 è anche nota come decadimento del peso in quanto costringe i pesi a decadere verso zero (ma non esattamente zero). In L1 abbiamo: In questo, penalizziamo il valore assoluto dei pesi. Diversamente da L2, qui i pesi possono essere ridotti a zero. Quindi, è molto utile quando stiamo cercando di comprimereil nostro modello.
Come funziona la regolarizzazione L1 e L2?
Un modello di regressione che utilizza la tecnica di regolarizzazione L1 è chiamato Lasso Regression e un modello che utilizza L2 è chiamato Ridge Regression. La differenza fondamentale tra questi due è il termine della sanzione. La regressione della cresta aggiunge "ampiezza al quadrato" del coefficiente come termine di penalità alla funzione di perdita.
