对L1正则化和L2正则化的理解[通俗易懂]

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

一、 奥卡姆剃刀(Occam’s razor)原理：

在所有可能选择的模型中，我们应选择能够很好的解释数据，并且十分简单的模型。从贝叶斯的角度来看，正则项对应于模型的先验概率。可以假设复杂模型有较小的先验概率，简单模型有较大的先验概率。

二、正则化项

2.1、什么是正则化？

正则化是结构风险最小化策略的实现，在经验风险上加一个正则项或罚项，正则项一共有两种L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型叫做Lasso回归；使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归)

2.2、正则化项和模型复杂度之间的关系

正则化项一般是模型复杂度的单调递增的函数，模型越复杂，正则化值越大。

一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数：

上式中的第1项为经验风险，即模型f(x)关于训练数据集的平均损失；第2项为正则化项，去约束我们的模型更加简单

三、L1范数

3.1概念： L1范数是指向量中各个元素绝对值之和。

3.2 为什么L1范数会使权值稀疏？

任何的正则化算子，如果他在Wi=0的地方不可微，并且可以分解为“求和” 的形式，那么这个正则化算子就可以实现稀疏。

3.3 参数稀疏有什么好处？

（1）特征选择（Feature Selection）

参数稀疏规则化能够实现特征的自动选择，在特征工程的过程中，一般来说，xi的大部分元素（特征）都和其标签yi没有关系的。我们在最小化目标函数的时候，考虑了这些无关特征，虽然可以获得最小的训练误差，但是对于新的样本时，这些没用的信息反而被考虑，干扰了对样本的预测。稀疏规则化将这些没用的特征的权重置为0，去掉这些没用的特征。

（2）可解释性

将无关特征置为0，模型更容易解释。例如：患某种病的概率为y，我们收集到的数据x是1000维的，我们的任务是寻找这1000种因素是如何影响患上这种病的概率。假设，我们有一个回归模型：y=w1*x1+w2*x2+…+w1000*x1000+b，通过学习，我们最后学习到w*只有很少的非零元素。例如只有5个非零的w*，那么这5个w*含有患上这种病的关键信息。也就是说，是否患上这种病和这5个特征相关，那事情变得容易处理多了。

四、L2范数

4.1 概念：L2范数是指向量各元素的平方和然后再求平方根。

正则化项可以取不同的形式。对于回归问题中，损失函数是平方损失，正则化项为参数向量L2的范数。

4.2 为什么L2范数可以防止过拟合？

左一：欠拟合；中间：正常拟合；右侧：过拟合

线性回归拟合图

让L2范数的正则项||W||2最小，可以使得W的每个元素都很小，都接近于0。（L1范数让W等于0）,而越小的参数说明模型越简单，越简单的模型越不容易产生过拟合的现象。（结合上图线性回归拟合图可知，限制了某些参数很小，其实也就限制了多项式的某些分量的影响很小，这也就相当于减少了变量的个数）

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/128182.html原文链接：https://javaforall.cn