Pratik bir bakış açısından, L1 katsayıları sıfıra küçültme eğilimindeyken, L2 katsayıları eşit şekilde küçültme eğilimindedir. Bu nedenle L1, sıfıra giden katsayılarla ilişkili tüm değişkenleri bırakabileceğimiz için özellik seçimi için kullanışlıdır. L2 ise eşdoğrusal/eş bağımlı özelliklere sahip olduğunuzda kullanışlıdır.
Düzenlemenin kullanımı nedir? L1 ve L2 düzenlemesi nedir?
L1 düzenlemesi, modelin özellikleri için 0'dan 1'e ikili ağırlıklarda çıktı verir ve çok büyük boyutlu bir veri kümesindeki özelliklerin sayısını az altmak için kullanılır. L2 düzenlemesi, daha doğru özelleştirilmiş nihai modellere yol açan tüm ağırlıklardaki hata terimlerini dağıtır.
L1 ve L2 düzenleme arasındaki farklar nelerdir?
L1 ve L2 düzenlemesi arasındaki temel sezgisel fark, L1 düzenlemesinin verilerin medyanını tahmin etmeye çalışması, L2 düzenlemesinin ise fazla uydurmayı önlemek için verilerin ortalamasını tahmin etmeye çalışmasıdır. … Bu değer aynı zamanda matematiksel olarak veri dağılımının medyanı olacaktır.
Derin öğrenmede L1 ve L2 düzenlemesi nedir?
L2 düzenlemesi, ağırlıkları sıfıra (tam olarak sıfıra değil) azalmaya zorladığı için ağırlık azalması olarak da bilinir. L1'de: Bunda, ağırlıkların mutlak değerini cezalandırıyoruz. L2'den farklı olarak, ağırlıklar burada sıfıra indirilebilir. Bu nedenle, sıkıştırmaya çalışırken çok kullanışlıdır.bizim modelimiz.
L1 ve L2 düzenlemesi nasıl çalışır?
L1 düzenlileştirme tekniğini kullanan bir regresyon modeline Kement Regresyonu ve L2 kullanan bir modele Ridge Regresyonu denir. Bu ikisi arasındaki temel fark ceza terimidir. Sırt regresyonu, kayıp fonksiyonuna ceza terimi olarak katsayının “büyüklüğünün karesini” ekler.
