稀疏性正则化：Playground 练习

预计用时：8 分钟

L₁ 正则化练习

本练习包含一个有噪声的小型训练数据集。在这种情况下，过拟合问题比较令人担忧。正则化可能会有所帮助，但以下哪种形式的正则化呢？

本练习包含五个相关的任务。为了简化这 5 个任务之间的比较，请在单独的标签页中运行每个任务。 请注意，连接 FEATURES 和 OUTPUT 的线的厚度表示每个特征的相对权重。

任务	正则化类型	正则化率 (lambda)
1	L2	0.1
2	等级2	0.3
3	L1	0.1
4	L1	0.3
5	L1	实验

问题数量：

1. 从 L₂ 正则化转换到 L₁ 正则化对测试损失与训练损失之间的增量有何影响？
2. 从 L₂ 正则化转换到 L₁ 正则化对已知权重有何影响？
3. 提高 L₁ 正则化率 (lambda) 对已知权重有何影响？

（答案会显示在练习下方。）

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点击加号图标即可查看答案。

1. 从 L₂ 正则化转换到 L₁ 正则化可显著减小测试损失与训练损失之间的增量。
2. 从 L₂ 正则化切换到 L₁ 正则化会减少所有已知权重。
3. 提高 L₁ 正则化率通常会减小已知权重；但是，如果正则化率过高，模型将无法收敛，损失也会很高。

 

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