L2 正则详解及反向求导

1.欧氏距离

 2.L2范数

3.l2正则化

1).作用

L2的作用是防止参数太大。

2).求导过程

Wij是参数矩阵

假设神经网络表达式如下

使用绝对值损失,对应的y‘是true label

加入L2损失,损失函数变为如下

按照链式求导法则,损失L对W的导数如下:

新参数的更新如下:

同理可以对bias有L2损失。

原文地址:https://www.cnblogs.com/AntonioSu/p/12097906.html

时间: 2024-10-08 15:26:07

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