飘天文学

第961章 AI里的白盒黑盒和正则化（第3页）

处理

“房价预测”

数据时，若

“小区绿化率”

的参数被置为

0，说明该特征对房价影响可忽略，模型训练时无需考虑。

计算挑战：绝对值函数在处不可导，传统梯度下降无法直接使用，需用

“次梯度下降”“坐标下降”

等特殊优化方法。

适用场景

：特征维度高、存在大量冗余特征的场景（如文本分类中的词袋模型，特征数可能达数万，需筛选核心词汇）。

3.

l1

与

l2

的对比：为什么

l1

能稀疏化？

l1

和

l2

的核心差异源于惩罚项的

“几何形状”，可通过

“约束域”

直观理解：假设模型仅含两个参数和，正则化等价于在

“参数空间”

中加入一个约束域，损失函数的最优解需落在

“约束域与损失函数等高线的切点”

上：

l2

的约束域是圆形：切点通常不在坐标轴上，因此参数不会为

0；

l1

的约束域是正方形：正方形的在坐标轴上（如，切点更易落在，导致某一参数为

0。

对比维度

l1

正则化（lasso）

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