飘天文学

第961章 AI里的白盒黑盒和正则化（第4页）

l2

正则化（ridge）

惩罚项形式（绝对值和）（平方和）参数效果部分参数置为

0（稀疏化

特征选择）

所有参数缩小，不置为

抗多重共线性

弱（可能删除相关特征中的一个）

强（通过缩小参数缓解相关性影响）

优化难度

高（不可导，需特殊方法）

低（可导，支持梯度下降）

适用场景

高维、冗余特征数据

特征均有意义、需保留所有特征

4.

elastic

（弹性网络）：l1

与

l2

的结合

为兼顾

l1

的

“特征选择”

和

l2

的

“抗共线性”，elastic

同时引入

l1

和

l2

惩罚项，损失函数为：其中控制

l1

强度，控制

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