L1、L2范式

    假設(shè)需要求解的目標(biāo)函數(shù)為：

                    E(x) = f(x) + r(x)

    其中f(x)為損失函數(shù)，用來評價模型訓(xùn)練損失，必須是任意的可微凸函數(shù)，r(x)為規(guī)范化約束因子，用來對模型進(jìn)行限制，根據(jù)模型參數(shù)的概率分布不同，r(x)一般有:L1范式約束(模型服從高斯分布)，L2范式約束(模型服從拉普拉斯分布)；其它的約束一般為兩者組合形式。

    L1范式約束一般為：

        

    L2范式約束一般為:

            

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的非负矩阵分解中基于L1和L2范式的稀疏性约束的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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