前言 深度学习里面有很多的损失函数，对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了，对于L1、L2正则化也很熟悉，那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗，以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN、faster-RCNN中经常出现的smooth L1损失又是…

目录 L1-086 斯德哥尔摩火车上的题 L1-087 机工士姆斯塔迪奥 L1-088 静静的推荐 L4-103 就不告诉你 L4-104 Wifi密码 L1-086 斯德哥尔摩火车上的题 上图是新浪微博上的一则趣闻，是瑞典斯德哥尔摩火车上的一道题，看上去是段伪代码： s a…

正则化（Regularization） 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。 L1正…

L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W中非0元素的个数最少，即大部分元素都是0。换句话说，希望让参数W是稀疏的。 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则…

1.L1、L2正则——参数空间 L1范数表达式为：， L2范数表达式： L1正则（上图左），使得某些特征量变为0，因此具有稀疏性，可用于特征选择； L2正则（上图右&#xff…

L1 loss L1 loss的数学公式和函数图如下所示： L1函数连续，但是在𝑦−𝑓(𝑥)0处不可导,L1 loss大部分情况下梯度都是相等的，这意味着即使对于小的损失值，其梯度也是大的,这不利于函数的收敛和模…

第一个学的，一定是最最最最熟悉的输入输出了。 输入：cin >> 变量名/字符（如万恶的空格）； （格式化）scanf（"(占位符以及字符)"，&变量名）&…

一、L1、L2正则化 当样本特征很多，而样本数相对较少时，学习过程很容易陷入过拟合。为了缓解过拟合问题，可以对损失函数加入正则化项。正则化项中的Lp范数有很多，常见的有L1范数和L2范数。 给定数据集D {（x1&#xff0…