L0、L1和L2正则化的简介

简介：
本文简要介绍机器学习中常用的三种正则化技术——L0、L1及L2正则化，探讨它们在模型训练中的应用及其各自特点。 L0正则化指的是在模型训练过程中尽量使参数向量中的非零元素数量最小化。它的目标是获得稀疏解，即尽可能让更多的权重为零。 然而，在实际应用中直接使用L0范数进行优化是非常困难的，因此引入了L1和L2这两种较为常见的正则化方法来近似实现这一目的： - L1正则化（也称为Lasso回归）通过在损失函数上添加参数绝对值之和的形式来进行惩罚。这种方法有助于模型获得稀疏解，并且能够自动执行特征选择，即忽略不重要的变量。 - 相比之下，L2正则化（或称岭回归）则是通过对参数平方的求和进行约束来实现其目的。它的主要作用在于防止过拟合问题的发生。由于每个权重都被惩罚了相同的量级，在权值较大的情况下这种惩罚更加显著；因此它倾向于得到较小但非零的系数，从而保持所有特征的重要性。 这两种正则化方法都可以有效地提高模型泛化的性能，并且可以根据具体的应用场景选择合适的策略来使用它们。