https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995
原文轉自csdn部落格，寫的非常好。
L0: 非零的個數
L1: 引數絕對值的和
L2:引數平方和
機器學習中正則懲罰項L0/L1/L2範數詳解
相關文章
- 機器學習中的範數規則化之（一）L0、L1與L2範數機器學習
- 機器學習中的範數規則化-L0,L1和L2正規化機器學習
- L0、L1與L2範數各自功能
- 【機器學習】--魯棒性調優之L1正則，L2正則機器學習
- 第五週【任務1】範數懲罰正則化 (筆記)筆記
- 機器學習之稀疏性正則化：L1 正則化機器學習
- 「機器學習速成」稀疏性正則化：L1正則化機器學習
- 機器學習之簡化正則化:L2 正則化機器學習
- 神經網路損失函式中的正則化項L1和L2神經網路函式
- 使用PyTorch實現L1, L2和Elastic Net正則化PyTorchAST
- L1 和L2(Frobenius弗羅貝尼烏斯)正則化複習筆記筆記
- 機器學習之Xgboost詳解機器學習
- 圖解機器學習 | LightGBM模型詳解圖解機器學習模型
- 專案微管理39 - 懲罰
- 機器學習：詳解遷移學習（Transfer learning）機器學習遷移學習
- 機器學習-牛頓法詳解機器學習
- 核範數與規則項引數選擇
- 機器學習：詳解多工學習（Multi-task learning）機器學習
- 圖解機器學習 | 決策樹模型詳解圖解機器學習模型
- 從零開始學機器學習——分類器詳解機器學習
- 網站如何避免谷歌SEO的懲罰？網站谷歌
- 圖解機器學習 | 降維演算法詳解圖解機器學習演算法
- python中正則模組Python
- 例項複習機器學習數學 - 2. 幾種典型離散隨機變數分佈機器學習隨機變數
- [深度學習]L2正則化和權重衰退(Weight Decay)深度學習
- 世界正在狠狠懲罰不願改變的人
- 機器學習_K近鄰Python程式碼詳解機器學習Python
- 機器學習基礎——規則化（Regularization）機器學習
- 機器學習全解機器學習
- 不要因為別人的過錯懲罰自己
- 機器學習學習中，數學最重要！機器學習
- 谷歌機器學習43條規則：機器學習工程的最佳實踐經驗谷歌機器學習
- 機器學習之簡化正則化：Lambda機器學習
- 機器學習的數學焦慮機器學習
- 懲罰系統是如何傷害遊戲玩法的？遊戲
- 向死還生：遊戲裡的死亡懲罰（下）遊戲
- 機器學習模型可解釋性的詳盡介紹機器學習模型
- 深入瞭解機器學習機器學習