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L1正則化
ディープラーニングの概要正則化
L1 正則化とは、重みの絶対値の合計に応じた罰則を誤差関数へ加える方法です。
この罰則には不要な重みをちょうどゼロに追い込む性質があり、結果として「使う特徴量を自動で選ぶ」働きをします。
特徴量が多く、そのうち一部だけが効いているような場面で有効です。これを回帰に使ったものがラッソ回帰です。
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L1 正則化とは、重みの絶対値の合計に応じた罰則を誤差関数へ加える方法です。
この罰則には不要な重みをちょうどゼロに追い込む性質があり、結果として「使う特徴量を自動で選ぶ」働きをします。
特徴量が多く、そのうち一部だけが効いているような場面で有効です。これを回帰に使ったものがラッソ回帰です。