算法工程师面试(二):正则化(L1、L2)

1. L1 和 L2 正则项简介L1 正则项，也称 Lasso 正则，其定义通过在损失函数中添加 w 的绝对值之和，促使模型参数倾向于稀疏，有助于特征选择。L2 正则项，也称 Ridge 正则，通过添加 w 的平方和，使得模型参数趋向于较小值，但不一定会为零，有助于平滑参数估计。2. L1 正则化与稀疏性L1 正则...

在具体应用上，L1适用于模型剪枝和特征选择，L2常用于普通过拟合问题，通过参数均衡来提高泛化能力。掌握这些知识，面试时将更有信心应对相关问题。L1正则化通过权重向量中元素绝对值之和进行“惩罚”，促使一些参数变为0，实现特征选择；而L2正则化则通过权重向量元素平方和的惩罚，使得所有参数减小但不为零...

在梯度下降的视角下，L1正则通过其稀疏性，使部分参数趋向于零，实现特征选择；而L2正则则使参数趋向于均匀分布，保持非零参数。这两种正则项在优化过程中的梯度差异，直接影响了模型的最终形态。总结来说，L1和L2正则项通过不同的机制控制模型复杂度，以提高泛化能力。理解它们的工作原理，有助于我们更有...

正则化的核心作用在于控制模型复杂度，避免过拟合，通过在损失函数中引入特定的惩罚项来实现平衡。两种常用的正则化方法是L1和L2，它们在防止过拟合上各有特点。L1正则化，也称Lasso回归，通过向损失函数中添加权值向量w中元素绝对值之和，促使模型形成稀疏权重矩阵，有助于特征选择，有时可以减少过拟合的风...

深入探索L1和L2正则化的原理与应用 正则化作为机器学习中的关键工具，通过在目标函数中添加惩罚项来控制模型复杂性，减少过拟合风险。其核心思想是通过[公式]和[公式]范数来限制模型参数的“规模”。[公式]正则化以向量中非零元素的数量为度量，而[公式]正则化则关注权重的大小，通过平方项实现稀疏性。

1. [公式] 与 [公式] 正则化的推导首先，从约束优化角度看，我们通过在权重向量的范数上施加限制，如[公式]，通过拉格朗日乘数法，目标函数中引入了正则化项，优化后得到[公式]或[公式]的等价形式。最大后验概率解释中，假设权重分布为高斯或拉普拉斯分布，正则化项在后验概率估计中自然出现。2. [...

l1和l2正则化的区别是：1、L1是模型各个参数的绝对值之和。L2是模型各个参数的平方和的开方值。2、L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0，因为最优的参数值很大概率出现在坐标轴上，这样就会导致某一维的权重为0，产生稀疏权重矩阵。L2会选择更多的特征，这些特征都会接近于0。3、最优的参数...

二、L2正则化（Ridge regularization）也叫岭回归，通过向模型的损失函数添加一个与权重平方相对应的惩罚项，有助于避免模型的过拟合现象。不同于L1正则化将某些特征的权重直接清零，L2正则化则是给予每个特征相应的权重。这使得模型在处理存在共线性特征或为了防止过拟合的情况时更为稳健。三、关于L3 目前...

在正则化方面，它有助于防止过拟合。L1正则化，因其促使参数稀疏，常用于特征选择，其损失函数为[公式]，可产生较多参数为零的解。L2正则化主要通过惩罚大权重值，防止过拟合，其损失函数为[公式]，主要作用是鼓励参数保持较小值。最后，L1正则化为何产生稀疏解，关键在于其梯度计算和损失函数图形。L1...

增加了解取值为0的概率，而L2正则化假设参数服从正态分布，使得解接近于0的维度概率较高，从而降低模型复杂度。综上所述，正则化通过优化目标函数，结合L1和L2正则化，实现降低过拟合的程度。L1正则化倾向于形成稀疏解，而L2正则化则倾向于平滑解，两者均有助于简化模型，提高泛化能力。