上一篇文章說到使用高階多項式來擬合非線性的數(shù)據(jù)可能會帶來系數(shù)過大造成過擬合的問題，因此我們可以為損失函數(shù)增加復雜度的懲罰因子，其中 λ 越大，則懲罰力度越大：

λ∑j=1nθj2lambda sum_{j=1}^{n} theta_{j}^{2}
λj=1∑n?θj2?

我們稱之為正則項，即用參數(shù)的平方加和，這樣的形式也叫做 L2 正則( L2-norm )。 使用 L2 正則的損失函數(shù)為：

J(θ?)=12∑i=1m(hθ?(x(i))?y(i))2+λ∑j=1nθj2J(vec{theta})=frac{1}{2} sum_{i=1}^{m}left(h_{vec{theta}}left(x^{(i)}right)-y^{(i)}right)^{2}+lambda sum_{j=1}^{n} theta_{j}^{2}
J(θ)=21?i=1∑m?(hθ?(x(i))?y(i))2+λj=1∑n?θj2?

由于正則化項的存在，在優(yōu)化 J 的同時還得保證正則化項不至于太大，因此可以平緩曲線，達到降低過擬合的效果。

類似的，也有 L1 正則，表達式為：

J(θ?)=12∑i=1m(hθ~(x(i))?y(i))2+λ∑j=1n∣θj∣J(vec{theta})=frac{1}{2} sum_{i=1}^{m}left(h_{tilde{theta}}left(x^{(i)}right)-y^{(i)}right)^{2}+lambda sum_{j=1}^{n}left|theta_{j}right|
J(θ)=21?i=1∑m?(hθ~?(x(i))?y(i))2+λj=1∑n?∣θj?∣

二者有什么特點呢？L1 正則化具有特征選擇的功能；加入 L2 正則化后仍然是凸函數(shù)方便進行最優(yōu)值的求解；

如果把二者結合起來，就可以形成 “ Elastic Net ”，其中 p 指定了 L1, L2 正則化的權重:

J(θ?)=12∑i=1m(hθ?(x(i))?y(i))2+λ(ρ?∑j=1n∣θj∣+(1?ρ)?∑j=1nθj2)J(vec{theta})=frac{1}{2} sum_{i=1}^{m}left(h_{vec{theta}}left(x^{(i)}right)-y^{(i)}right)^{2}+lambdaleft(rho cdot sum_{j=1}^{n}left|theta_{j}right|+(1-rho) cdot sum_{j=1}^{n} theta_{j}^{2}right)
J(θ)=21?i=1∑m?(hθ?(x(i))?y(i))2+λ(ρ?j=1∑n?∣θj?∣+(1 大專欄 如何理解L1正則化（稀疏）和L2正則化（平滑）?ρ)?j=1∑n?θj2?)

加入不同的正則項后，最終得到的模型如下圖所示，確實起到了防止過擬合的作用：

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為什么會有這樣的效果？

角度一：從梯度下降公式來看

上面提到了L1 正則化具有特征選擇的功能，是因為進行梯度下降的時候需要求導獲得梯度，假如需要學習的參數(shù)只有一個θ，那么更新參數(shù)的表達式為：

θ=θ?α??θJ(θ)theta=theta-alpha frac{partial}{partial theta} J(theta)
θ=θ?α?θ??J(θ)

假設求導后的系數(shù)為1，對 L1 和 L2 求導得到（其中sign( a ) 表示在 a<0, a=0, a>0 時分別取 -1, 0, 1）：

dL1(θ)dθ=sign?(θ)frac{d L_{1}(θ)}{d θ}=operatorname{sign}(θ)
dθdL1?(θ)?=sign(θ)

dL2(θ)dθ=θfrac{d L_{2}(θ)}{d θ}=θ
dθdL2?(θ)?=θ

他們的圖像如下：

可以看到 L1 的倒數(shù)在0的附近梯度的絕對值是1，那么每次更新時，它都是穩(wěn)步向0前進，只要迭代次數(shù)足夠多，那么這個參數(shù) θ 就有可能變成 0。當然實際上模型的參數(shù)基本上不會只是一個θ而已，可能是 θ0， θ1， θ2 ... θn：

hθ(x)=∑i=0nθixih_{theta}(x)=sum_{i=0}^{n} theta_{i} x_{i}
hθ?(x)=i=0∑n?θi?xi?

在 L1 正則化的作用下，參數(shù) θi 就有可能變成 0 ，也就是能夠剔除特征 xi 在模型中的作用，達到了稀疏特征與特征選擇的作用。

而 L2 的話，就會發(fā)現(xiàn)它的梯度會越靠近 0，就變得越小，大部分特征對應的參數(shù)將是一個接近于 0 的數(shù)，達到了平滑特征的作用。

角度二：從幾何空間來看

首先，我們把加入正則項的公式換一個角度來看，也就是帶約束條件的極值求解：

f=12∑i=1m(hθ?(x(i))?y(i))2min?J(θ?)?min?f?,s.t.?∑j=1n∣θj∣<C1f = frac{1}{2} sum_{i=1}^{m}left(h_{vec{theta}}left(x^{(i)}right)-y^{(i)}right)^{2}

min , J(vec{theta}) Leftrightarrow min , f , , quad
s.t. , sum_{j=1}^{n}left|theta_{j}right| < C_{1}
f=21?i=1∑m?(hθ?(x(i))?y(i))2minJ(θ)?minf,s.t.j=1∑n?∣θj?∣<C1?

帶 L1 正則項的公式如上，約束條件是要讓 θ 絕對值的和足夠小，邊界是 C1 。

為了更直觀的理解，假設每個樣本的參數(shù)只有兩個，θ1 和 θ2，那么約束邊界的圖像如下圖黃線部分所示，兩個坐標軸是參數(shù) θ 的兩個分量 θ1，θ2：

上圖中的大圈是所有 f 取值相同的點構成的等值線，中間的藍色點是 f 的最小值點，正則項與 f 的粉色交點除有三個向量：藍色的是 f 梯度下降的方向，粉色是掙脫約束邊界的方向，為了在約束條件下降低 f 的值，那么 f 只能沿著綠色的方向進行梯度下降，直到頂點（0, C1）處：

此時 f 已經在約束條件下到達最優(yōu)值點，并且發(fā)現(xiàn)此時分量 θ1 為0，意味著 θ1 對應的特征不起作用，達到了特征選擇的作用。

對于 L2 正則化而言，公式如下：

min?J(θ?)?min?f?,s.t.?∑j=1nθj2min , J(vec{theta}) Leftrightarrow min , f , , quad
s.t. , sum_{j=1}^{n} theta_{j}^{2}
minJ(θ)?minf,s.t.j=1∑n?θj2?

圖像如下：

當 f 在約束下到底紫色的點時，梯度下降的方向和掙脫約束的方向一致，達到了最優(yōu)值點：

此時兩個分量 θ1，θ2 的取值都比較小，避免了因為模型復雜導致的參數(shù)大小波動大的問題，起到了平滑的作用。

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參考鏈接：

為什么L1稀疏，L2平滑？

l1 相比于 l2 為什么容易獲得稀疏解？

L1 正則與 L2 正則的特點是什么，各有什么優(yōu)勢

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何理解L1正则化（稀疏）和L2正则化（平滑）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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