正则化的通俗解释

1、正则化： 正则化的目的：防止过拟合！ 正则化的本质：约束（限制）要优化的参数。

2、正则化(regularization)，是指在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。

3、正则化是一种回归的形式，它将系数估计（coefficient estimate）朝零的方向进行约束、调整或缩小。也就是说，正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度，从而避免过拟合的危险。

4、g=hf+n （1）则图像复原即根据观测图像g恢复原始图像f。

5、正则化 ，是一种可以改善或者减少过度拟合问题(over-fitting)的技术。

正则化与拉普拉斯平滑

正则化表示为 ，如果i=j为1， 属于边为 ，否则为0。拉普拉斯算子是n维欧式空间中的一个二阶算子，如果将算子退化到离散二维图像空间，变成了边缘检测算子。

正则化和变分法，构建一个描述解特性的连续全局能量函数，然后用稀疏线性系统或相关迭代 *** 找到最小能量解，贝叶斯统计学对产生输入图像的有噪声的测量过程和关于解空间的先验假设进行建模，通常用马尔科夫随机场进行编码。

L1正则是拉普拉斯先验，L2是高斯先验。整个更优化问题可以看做是一个更大后验估计，其中正则化项对应后验估计中的先验信息，损失函数对应后验估计中的似然函数，两者的乘积即对应贝叶斯更大后验估计。

利用这一性质，对于任意的可积函数f，都可以简单地构造出一列逼近于f的光滑函数列fs，这种 *** 称为函数的光滑化或正则化。 卷积的概念还可以推广到数列、测度以及广义函数上去。 3定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。

正则化详解

1、L1正则化项也称为Lasso正则化，L2正则化参数也称为Ridge。 L1范数正则化：权值向量w中各个元素的绝对值之和正则化，L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择。

2、这种收缩也称之为正则化，它旨在减少方差以防止模型的过拟合。由于正则化我们使用不同的收缩 *** ，有一些变量的估计将归零。因此这种 *** 也能执行变量的选择，将变量收缩为零最常见的技术就是 Ridge 回归和 Lasso 回归。

3、目标函数（Object Function）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。也就是说，当预测错误时，损失函数为1，当预测正确时，损失函数值为0。

(四)关于正则化

1、平均值Zv(x)即为区域化变量Z(y)在承载u(x)内的正则化变量正则化，其中u(x)称正则化承载。而Zv(x)的运算过程叫做把Z(y)在u(x)上的正则化。所以正则化就是用承载u(x)内的平均值代替原始(点)数据。

2、正则的解释[regular] 具有全等正多边形各面的以及多面体的所有角均相等的 详细解释 (1).正其 礼仪 法则。 汉 张衡 《东京赋》 ：“辩方位而正则，五精帅而来摧。” (2).正规正则化；常规。

3、正则化： 正则化的目的：防止过拟合正则化！ 正则化的本质：约束（限制）要优化的参数。

4、正则化是用于抑制过拟合 *** 的统称，通过动态调整模型参数的取值 来降低模型的复杂度。这是因为当一些参数的取值足够小时，参数对应的属性对结果的影响微乎其微，这在实质上去除了非相关属性的影响。

5、g=hf+n （1）则图像复原即根据观测图像g恢复原始图像f。

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