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machine-learning - 为什么 1-范数 SVM 比 2-范数 SVM 更稀疏？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:02:24

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与在 SVM 的相同成本函数中使用 2-范数权重相比，我们如何通过在成本函数中使用 1-范数权重来提高稀疏性。

对于 1-范数:成本函数 - 最小化 ||w||_1
对于 2-范数:成本函数 - 最小化 ||w||_2

与LP-SVM有关吗？

最佳答案

查看 l_1 损失相对于某个参数的偏导数。

随着重量的增加，损失是恒定的。因此，增加的权重需要抵消一些固定的误差，无论权重已经有多小。

将其与 l2 损失进行比较，其中惩罚与当前参数的大小成比例。因此，当它接近 0 时，只需要误差无限小地减少即可抵消正则化惩罚。

关于machine-learning - 为什么 1-范数 SVM 比 2-范数 SVM 更稀疏？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11055761/

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