揭秘大模型L1与L2：深度学习中的核心力量

引言

在深度学习中，L1与L2正则化是两种常用的正则化技术，它们在防止模型过拟合、提高模型泛化能力方面发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨L1与L2正则化的原理、应用以及它们在深度学习中的重要性。

L1正则化，也称为Lasso正则化，通过在损失函数中添加L1范数项来惩罚模型参数。L1范数是指向量中各个元素绝对值之和。在L1正则化中，模型参数的绝对值之和被添加到损失函数中，从而使得一些参数的值减小到零，实现参数的稀疏化。

import numpy as np

def l1_regularization_loss(weights, lambda_):
    return lambda_ * np.sum(np.abs(weights))

L2正则化，也称为Ridge正则化，通过在损失函数中添加L2范数项来惩罚模型参数。L2范数是指向量中各元素的平方和然后开根。在L2正则化中，模型参数的平方和被添加到损失函数中，从而使得参数的值减小，但不为零。

def l2_regularization_loss(weights, lambda_):
    return lambda_ * np.sum(weights ** 2)

在深度学习中，模型可能会因为过于复杂而无法泛化到未见过的数据，这种现象称为过拟合。L1与L2正则化通过惩罚模型参数，使得模型更加简单，从而减少过拟合的风险。

L1正则化可以用来进行特征选择。由于L1正则化会使得一些参数的值减小到零，因此可以识别出对模型预测结果影响较小的特征，从而实现特征选择。

通过添加L1或L2正则化项，可以降低模型的复杂度，提高模型在未见过的数据上的泛化能力。

L1与L2正则化是深度学习中常用的正则化技术，它们在防止过拟合、提高模型泛化能力以及特征选择等方面发挥着重要作用。在实际应用中，可以根据具体问题和数据特征选择合适的正则化方法。