เหตุใดจึงต้องใช้การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 บน L2

การสร้างแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นโดยใช้ฟังก์ชั่นการสูญเสียทำไมฉันจึงควรใช้ $L_1$ แทน $L_2$ กู?

การป้องกันการ overfitting ดีกว่าไหม มันเป็นสิ่งที่กำหนด (เสมอดังนั้นวิธีการแก้ปัญหาที่ไม่ซ้ำกัน)? จะดีกว่าในการเลือกคุณสมบัติ (เพราะการผลิตแบบจำลองกระจัดกระจาย)? มันกระจายน้ำหนักในคุณสมบัติหรือไม่

โดยพื้นฐานแล้วเราเพิ่มคำว่าการทำให้เป็นมาตรฐานเพื่อป้องกันไม่ให้ค่าสัมประสิทธิ์เหมาะสมพอดีจนเกินความเหมาะสม

ความแตกต่างระหว่าง L1 และ L2 คือ L1 คือผลรวมของน้ำหนักและ L2 เป็นผลรวมของน้ำหนักสี่เหลี่ยมจัตุรัส

L1 ไม่สามารถใช้ในวิธีการไล่ระดับสีเนื่องจากมันไม่แตกต่างจาก L2

L1 ช่วยทำการเลือกคุณลักษณะในช่องว่างคุณลักษณะเบาบางคุณสมบัติที่เลือกคือการรู้ว่าคุณลักษณะใดมีประโยชน์และมีความซ้ำซ้อน

ความแตกต่างระหว่างคุณสมบัติของพวกเขาสามารถสรุปได้ดังนี้:

L2 มีข้อได้เปรียบที่สำคัญอย่างหนึ่งต่อ L1 และนั่นคือค่าคงที่ของการหมุนและสเกล

นี้เป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประยุกต์ใช้ทางภูมิศาสตร์ / ทางกายภาพ

สมมติว่าช่างเทคนิคของคุณติดตั้งเซ็นเซอร์ของคุณในนางฟ้า 45 องศาโดยไม่ได้ตั้งใจ L1 จะได้รับผลกระทบในขณะที่ L2 (ระยะทางแบบยุคลิด) จะยังคงเหมือนเดิม