淺談正則化
一、機器學習正則化
無論是機器學習還是深度學習，正則化都是一項關鍵的技術。其實現階段，我們的模型都可以在訓練集上去的比較好的效果，但我們的模型在測試集上的效果才是我們所關心的。因此正則化就顯得尤為重要，正則化可以防止模型過擬合，增加魯棒性。
總的來說，監督學習的核心原理就是如下公式 ：
該公式分為兩部分，前一項是經驗最小化，後一項為正則項。經驗最小化是為了極大程度的擬合訓練資料，正則項則是為了防止過分擬合訓練資料。機器學習中的正則項有L1正則和L2正則.
在聊這兩個正則前，我們先說說L0正則。L0正則也就是矩陣中所有非0元素的個數，對於L0正則的理解就是希望引數矩陣W的大多數元素都為0，這樣正則項就會很小。此時，可能會有人會說L1正則不就是在幹這個事嗎？這裡面的原理，扯就一大堆，簡答說：在機器學習中，L0和L1正則都可以實現矩陣的稀疏性，但在實踐中，L1的泛化求解特徵更好一些，所以人們大多使用L1正則而不是用L0正則。對於L1正則而言，L1正規化就是矩陣中各個元素絕對值之和。至於為啥稀疏，稀疏的作用，主要是為了特徵的選擇和易於解釋模型.
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