【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
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
举一反三
- 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”
- 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正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 C: L2正则化有个名称叫“Lasso regularization” D: L1范数会使权值稀疏
- 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
- 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
- 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