Do ponto de vista prático, L1 tende a reduzir os coeficientes a zero, enquanto L2 tende a reduzir os coeficientes uniformemente. L1 é, portanto, útil para seleção de recursos, pois podemos descartar quaisquer variáveis associadas a coeficientes que vão para zero. L2, por outro lado, é útil quando você tem recursos colineares/codependentes.
Para que serve a regularização O que são regularizações L1 e L2?
A regularização
L1 dá saída em pesos binários de 0 a 1 para os recursos do modelo e é adotada para diminuir o número de recursos em um conjunto de dados dimensional enorme. A regularização L2 dispersa os termos de erro em todos os pesos o que leva a modelos finais personalizados mais precisos.
Quais são as diferenças entre a regularização L1 e L2?
A principal diferença intuitiva entre a regularização L1 e L2 é que a regularização L1 tenta estimar a mediana dos dados enquanto a regularização L2 tenta estimar a média dos dados para evitar overfitting. … Esse valor também será a mediana da distribuição de dados matematicamente.
O que é regularização L1 e L2 no aprendizado profundo?
A regularização
L2 também é conhecida como decaimento de peso, pois força os pesos a decair para zero (mas não exatamente zero). Em L1, temos: Neste, penalizamos o valor absoluto dos pesos. Ao contrário de L2, os pesos podem ser reduzidos a zero aqui. Portanto, é muito útil quando estamos tentando compactarnosso modelo.
Como funciona a regularização L1 e L2?
Um modelo de regressão que usa a técnica de regularização L1 é chamado de Lasso Regression e o modelo que usa L2 é chamado de Ridge Regression. A principal diferença entre esses dois é o prazo de penalidade. A regressão de cume adiciona “magnitude quadrada” do coeficiente como termo de penalidade à função de perda.
