一、常见的MSE、MAE损失函数 1.1 均方误差、平方损失 均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示： 下图是均方根误差值的曲线分布，其中最小值为预测值…

正则项 一般地，我们优化 M S E MSE MSE l m s e ∑ i ( y i − y ^ i ) 2 n l_{mse}\frac{\sum_i (y_i-\hat y_i)^2}{n} lmse​n∑i​(yi​−y^​i​)2​ 为了使参数尽可能小，加入正则项，防止过拟合，减小方差。L1正则可以更容易…

在机器学习实践中，你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为：1) L1范数 vs L2范数 的损失函数； 2) L1正则化 vs L2正则化。 作为损失函数 L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD）&#…

文章目录 1.测试是否能够连接到路由器2.刷breed3.Padavan firmware编译4.烧板5.验证杂文1.1设置应用开机后自启动1.编写测试用程序2.编写运行脚本3.编写start.service4.设置为开机自启动5.验证 1.2内核模块编写（使用insmod方式）1.3内核模块编写&#xff…

L1 和 L2的区别： L1范数是指向量中各个元素绝对值值和，也有一个美称叫“稀疏规则算子”。（Lasso regularization） 比如向量 A [ 1 , − 1 , 3 ] A [1,-1,3] A[1,−1,3],那么A的L1范数为 ∣ 1 ∣ ∣ − 1 ∣ ∣ 3 ∣ |1||-1||…

L1和L2 L2正则化，为什么L2正则化可以防止过拟合？L1正则化是啥？ https://editor.csdn.net/md/?articleId106009362 “为什么所有这些都有助于减少过度拟合的问题？” 请考虑绝对值和平方函数的图，其中绝对值表示在L1期…

1. L1和L2的定义 L1正则化，又叫Lasso Regression 如下图所示，L1是向量各元素的绝对值之和 L2正则化，又叫Ridge Regression 如下图所示，L2是向量各元素的平方和 2. L1和L2的异同点 相同点：都用于避免过拟合 不同点…

L1正则化和L2正则化讲解 在机器学习实践过程中，训练模型的时候往往会出现过拟合现象，为了减小或者避免在训练中出现过拟合现象，通常在原始的损失函数之后附加上正则项，通常使用的正则项有两种：L1正则化和L2正则化。 L1…