作者：admin 发布时间：2023-12-21 04:30 分类：资讯 浏览：46 评论：0
1、L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。
2、L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解。
3、L1正则是拉普拉斯先验，L2是高斯先验。整个最优化问题可以看做是一个最大后验估计，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最大后验估计。
4、这样的正则化就是L2正则化，就是加了一个平方项。如果不加平方项，而是绝对值：这样的方法被称作L1正则化，也就是Lasso回归的方式。因为Lasso趋向于使得一部分\theta为0，所以Lasso可以做 特征选择 。
5、L1正则化项也称为Lasso，L2正则化参数也称为Ridge。 L1范数：权值向量w中各个元素的绝对值之和，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。
图像复原从数学角度考虑，它等价于第一类fredholm积分方程，是一种反问题，具有很大的病态性，因此，必须进行正则化处理。从统计的角度看，正则化处理其实就是一种图像的先验信息约束 。
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。
看到没，这两个等价公式说明了，正则化的本质就是，给优化参数一定约束，所以，正则化与加限制约束，只是变换了一个样子而已。
L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解。
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。
1、用记事本打开input文件。翻到最下面几行，估计会有几个COMP，把这几行里面名称的.换成“_。然后再利用编辑--替换功能把文档里面所有的这些名称.换成名称_。保存 这样估计可以解决题主的第一个问题。
2、选择不同的user Profile，Hypermesh界面功能会有相应变化，该功能主要是根据不同求解格式文件选择，选择不同的profile，hypermesh在输出时会输出相应格式的求解文件。
3、CAE是指计算机辅助工程。计算机辅助工程（Computer Aided Engineering），主要用于模拟分析、验证和改善设计。在近年来电脑与3D CAD快速发展情况下，CAE应用比例越来越高，使用难度也越来越低，使用者数量大幅成长。
