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在损失函数中添加正则化项的原因主要是为了防止过拟合。正则化是一种常用的防止过拟合的技术#xff0c;它可以对模型的复杂度进… 正则化上的平方项 前言在损失函数中添加正则化项时通常会使用平方项作为正则化项原因主要有以下几点 前言
在损失函数中添加正则化项的原因主要是为了防止过拟合。正则化是一种常用的防止过拟合的技术它可以对模型的复杂度进行一定的限制从而避免模型过于复杂导致对训练数据过度拟合。
在损失函数中添加正则化项时通常会使用平方项作为正则化项原因主要有以下几点
平方项可以方便地进行梯度下降优化。在计算梯度时平方项的梯度可以方便地通过链式法则计算出来。
平方项可以更好地惩罚大的权重值。由于平方项在权重值较大时会有较大的惩罚因此可以有效地抑制模型学习到不重要的特征或者噪声。
平方项还可以方便地与其他损失函数进行组合。例如L1正则化和L2正则化都是通过平方项来实现的。
