L1正则化和L2正则化

快来打我* 2022-03-08 15:12 248阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *   *   *  1. L1正则化和L2正则化：
             *  2. L1正则化和L2正则化的作用:
             *  3. 一些问题理解
             *   *  L1正则化的稀疏作用如何理解？L2正则化为什么不会稀疏？
                 *  L2正则化为何可以防止过拟合？L1正则化在哪种情况下可以防止过拟合？

#### 1. L1正则化和L2正则化： ####

*  L1正则化,又称Lasso Regression，是指权值向量w中各个元素的绝对值之和
 *  L2正则化，又称Ridge Regression，是指权值向量w中各个元素的平方和,然后再求平方根（可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号）
 *  一般都会在正则化项之前添加一个**系数**，来调整正则比重

#### 2. L1正则化和L2正则化的作用: ####

*  L1正则化可以让一部分特征的系数缩小到0，所以L1适用于特征之间**有关联的情况**可以产生**稀疏权值矩阵**（很多权重为0，则一些特征被过滤掉），即产生一个稀疏模型，可以用于**特征选择**。L1也可以防止过拟合
 *  L2 让所有特征的系数都缩小，但是不会减为0，它会使优化求解稳定快速。所以L2适用于特征之间**没有关联的情况**。
 *  L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合

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#### 3. 一些问题理解 ####

##### L1正则化的稀疏作用如何理解？L2正则化为什么不会稀疏？ #####

一个损失函数加了L1正则化，相当于给最优化问题加上一个约束，此时我们的任务变成在**L1约束下**求出取最小值的解。换句话说，就是最优解不仅要满足L1也要满足L，**在二维图上最优解就是 J等值线 和 L1的交点**。

*  由于L1在二维图像上是位于原点的菱形，在w =0 的位置很可能和J等值线相交，故大概率使最优解中有很多w=0，从而造成稀疏。
 *  由于L2在二维图上是一个中心位于原点的圆，因此等值线与圆相交的点，比较小概率包含某维度的w=0的点，所以L2不是稀疏的

##### L2正则化为何可以防止过拟合？L1正则化在哪种情况下可以防止过拟合？ #####

**拟合过程中通常都倾向于让权值尽可能小**，最后构造一个所有参数都比较小的模型。因为一般认为参数值小的模型比较简单，能适应不同的数据集，也在一定程度上避免了过拟合现象。可以设想一下对于一个线性回归方程，若参数很大，那么只要数据偏移一点点，就会对结果造成很大的影响；但如果参数足够小，数据偏移得多一点也不会对结果造成什么影响，专业一点的说法是『**抗扰动能力强**』。

*  当给损失函数没有加正则化时，[梯度更新公式][Link 1]为 ：  w : w − a ∗ 2 X T ( X w − y ) w: w - a \* 2X^T(Xw-y) w:w−a∗2XT(Xw−y),当加上L2正则化后，梯度更新公式为 ：  w : w − a ∗ 2 X T ( X w − y ) − 2 λ α w w: w - a \* 2X^T(Xw-y) -2\\lambda \\alpha w w:w−a∗2XT(Xw−y)−2λαw,更新公式会在第一项**给w添加一个小于1的因子**，使得w往小的方向移动，这样可以防止过拟合.
 *  L1正则化要能防止过拟合只需，将控制正则的超参数调小一点，这样菱形很小，等值线J与其交点就小，则可以防止过拟合。  
    [参考：机器学习中正则化项L1和L2的直观理解][L1_L2]

[Link 1]: https://blog.csdn.net/promisejia/article/details/80159619
[L1_L2]: https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975