飘天文学

第961章 AI里的白盒黑盒和正则化（第2页）

正则化通过在损失函数中加入参数的平方和惩罚项，限制参数的

“整体规模”（避免参数值过大）。以线性回归为例：

原始损失函数（均方误差

mse加入

l2

正则后的损失函数：其中：（正则化强度）：控制惩罚力度，时退化为原始模型，越大惩罚越强（参数越接近

0）：模型的权重参数（不含偏置项，因偏置项仅影响整体偏移，不直接导致过拟合）：为了求导后抵消系数，简化计算（非必需，仅影响的数值尺度）。

核心特点

参数

“收缩”（shrinkage）

：l2

惩罚会让所有参数向

靠近，但不会将参数直接置为

0（参数值整体变小，但保留所有特征）。

抗噪声能力强

：参数值减小后，模型对输入数据的微小波动（噪声）更不敏感，泛化性提升。

适用场景

：特征之间存在相关性、不希望删除任何特征的场景（如医学特征，每个指标都可能有意义）。

2.

l1

正则化（套索回归，lasso

regression）

原理

l1

正则化通过在损失函数中加入参数的绝对值和惩罚项，实现

“参数稀疏化”（即强制部分参数变为

0，相当于删除冗余特征）。以线性回归为例，加入

l1

正则后的损失函数：核心特点

参数稀疏化

：l1

的绝对值惩罚会导致部分参数被

“压缩”

到

0，从而自动完成

“特征选择”（删除对模型贡献极小的特征）。例：用

lasso

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