正则化算法（正则化损失函数）

本篇文章给大家谈谈正则化损失函数，以及正则化算法对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

各种损失函数详解

常见的损失函数有以下几种：0-1损失函数是最为简单的一种损失函数，多适用于分类问题中，如果预测值与目标值不相等，说明预测错误，输出值为1；如果预测值与目标值相同，说明预测正确，输出为0，言外之意没有损失。

在误差接近0的时候使用L2，使损失函数可导，梯度更加稳定；误差较大的时候用L1，可以降低outlier带来的巨大误差的影响。二分类中，通常使用Sigmoid函数将模型的输出压缩到(0， 1)区间。

-1损失函数表示当预测不正确的时候取值为1，否则取值为0。该损失函数能够直观的刻画分类的错误率，但是由于其非凸、非光滑的特点，使得算法很难直接对该函数进行优化。

L1/L2正则化方法

L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解。

L1正则是拉普拉斯先验，L2是高斯先验。整个最优化问题可以看做是一个最大后验估计，其中正则化项对应后验估计中的先验信息，损失函数对应后验估计中的似然函数，两者的乘积即对应贝叶斯最大后验估计。

正则化的做法，实际上是在不可约平面代数曲线的奇点处，把具有不同切线的曲线分支分开，从而消除这种奇异性。

阈值化。将向量中的所有元素与一个阈值比较，所有小于阈值的元素都设置为零，从而使得向量变得更加稀疏。L1和L2正则化。

L1正则化和L2正则化

1、L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解。

2、这样的正则化就是L2正则化，就是加了一个平方项。如果不加平方项，而是绝对值：这样的方法被称作L1正则化，也就是Lasso 的方式。因为Lasso趋向于使得一部分\theta为0，所以Lasso可以做 特征选择 。

3、机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作 1-norm 和 2-norm ， 称作 L1正则化 和 L2正则化 ，或者 L1范数 和 L2范数 。

4、关于l1正则和l2正则，下面说 确的是L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。L1范数会使权值稀疏。

常见的损失函数

1、在误差接近0的时候使用L2，使损失函数可导，梯度更加稳定；误差较大的时候用L1，可以降低outlier带来的巨大误差的影响。二分类中，通常使用Sigmoid函数将模型的输出压缩到(0， 1)区间。

2、损失函数：用于衡量模型预测值与 值之间的差距，常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。 优化算法：用于更新网络参数，使得损失函数最小化，常见的优化算法有梯度下降、Adam、RMSprop等。

3、再来看一下 softmax 的损失函数： 以多分类来看，交叉熵损失函数为：对于比较常见的 one-hot 编码来看，yi 只有一个元素值为1，其他的都是0，所以 Softmax 的损失函数求和号去掉，就转换为最开始的形式。

4、（1）均方误差是一种较早的损失函数定义方法，它衡量的是两个分布对应维度的差异性之和。

5、计算损失函数 在反向传播算法中，我们需要定义一个损失函数来衡量网络输出与 值之间的差距。常见的损失函数有均方差、交叉熵等。损失函数的选择取决于具体的问题和网络结构。

6、损失=（1-遮挡比例）×基准值。损失=（1-遮挡比例）×基准值是一种常见的阴影遮挡损失函数的表示，遮挡比例是指被阴影遮挡的区域与总区域的比例，基准值是指在没有阴影遮挡时的期望值。

L1和L2损失函数与正则的区别

-1损失函数(0-1 loss function)当预测错误时，损失函数值为1，预测正确时，损失函数值为0。该损失函数不考虑预测值和 值的误差程度，也就是只要预测错误，预测错误差一点和差很多是一样的。

L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性 模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso ，使用L2正则化的模型叫做Ridge (岭 )。

L1 损失函数比起 L2 损失函数对异常值的敏感度更小。 L1 正则化(L1regularization) 一种正则化，按照权重绝对值总和的比例进行惩罚。

看一下L1正则化和L2正则化的区别：L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解。

L1的作用是为了矩阵稀疏化。假设的是模型的参数取值满足拉普拉斯分布， L1 正则的本质其实是为模型增加了“**模型参数服从零均值拉普拉斯分布**”这一先验知识。（它在0的概率最大，尾部较正态分布更平坦。

正则化处理

1、一般 分析中 w表示特征的系数，从上式可以看到正则化项是对系数做了处理(限制)。

2、对于解不存在的情况，解决办法是增加一些条件找一个近似解；对于解不唯一的情况，解决办法是增加一些限制缩小解的范围。这种通过增加条件或限制要求求解病态问题的方法就是正则化方法。

3、正则的简单介绍 首先你得导入正则方法 import re 正则表达式是用于处理字符串的强大 ，拥有自己独立的处理机制，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分灵活给力。

4、在图像处理中，图像是一个大矩阵，卷积模板是一个小矩阵。

5、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。

关于正则化损失函数，正则化算法的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。