机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是？
使用L2可以得到平滑的权值使用L1可以得到稀疏的权值
举一反三
- 机器学习中L1正则化和L 2正则化的区别是()? A: 使用L1可以得到稀疏的权值 B: 使用L1可以得到平滑的权值 C: 使用L2可以得到稀疏的权值 D: 使用L2可以得到平滑的权值
- 逻辑回归正则化主要包括L1正则化和L2正则化。（ ）
- 关于L1正则化和L2正则化说法错误的是 ( )。 A: L1正则化的功能是使权重稀疏 B: L2正则化的功能是防止过拟合 C: L1正则化比L2正则化使用更广泛 D: L1正则化无法有效减低数据存储量
- 下列关于L1正则化与L2正则化描述正确的是（__）。 A: L1范数正则化有助于降低过拟合风险 B: L2范数正则化有助于降低过拟合风险 C: L1范数正则化比L2范数正则化更有易于获得稀疏解 D: L2范数正则化比L1范数正则化更有易于获得稀疏解
- 机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是? A: 使用L1可以得到稀疏的权值 B: 使用L1可以得到平滑的权值 C: 使用L2可以得到稀疏的权值
内容
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关于L1正则化与L2正则化以下表述正确的是（）。 A: L2正则化比L1正则化产生更加稀疏的模型 B: L1正则项有利于增强模型的泛化能力 C: 加上L2正则项后，无法使用梯度下降算法迭代参数值 D: L1，L2正则项不能作用在损失函数之上
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逻辑回归通常采用哪种正则化方式? A: Elastic Net B: L1正则化 C: L2正则化 D: Dropout正则化
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正则化的方式有两种，分别是L1正则化和______。
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【单选题】关于 L1、L2 正则化下列说法正确的是 A. L2 正则化能防止过拟合,提升模型的泛化能力,但 L1 做不到这点 B. L2 正则化技术又称为 Lasso Regularization C. L1 正则化得到的解更加稀疏 D. L2 正则化得到的解更加稀疏
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关于L1正则和L2正则 下面的说法正确的是（ ） A: L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点 B: L2正则化表示各个参数的平方和的开方值 C: L1范数会使权值稀疏 D: L2正则化有个名称叫“Lasso regularization”