本模块主要介绍学习多维度特征矢量的模型的特殊要求。
稀疏性正则化
让我们返回到特征组合
- 注意：稀疏特征组合可能会大大增加特征空间
- 可能出现的问题：
- 模型大小 (RAM) 可能会变得庞大
- “噪点”系数（导致过拟合）
L1 正则化
- 会对权重的 L0 范数进行惩罚
- 非凸优化；NP 困难
L1 正则化
- 会对 L0 权重的范数进行惩罚
- 非凸优化；NP 困难
- 比较放松的 L1 正则化：
- 对绝对值（权重）之和进行惩罚
- 凸优化问题
- 和 L2 不同，L1 鼓励稀疏性
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Last updated 2020-02-10 UTC.