L2とL1の正規化は、両方とも深いニューラルネットワークでの過剰適合を防ぐために使用される方法であり、ネットワークが複雑すぎてパラメーターが多すぎるときに発生する可能性があります。L2とL1の正規化の選択は、特定の問題とソリューションの望ましい特性に依存します。
重量崩壊とも呼ばれるL2正規化は、重量の正方形の合計に比例する損失関数にペナルティ項を追加します。これは、重量をゼロに縮小する効果があり、過剰適合を防ぐのに役立ちます。
一方、L1正規化は、重みの絶対値の合計に比例したペナルティ用語を追加します。これには、ウェイトをまばらにする効果があります。つまり、それらの多くはゼロに駆動され、少数の重みのみがゼロではありません。
一般に、目標が重みのサイズを最小限に抑えることである場合、L2の正則化が好まれますが、目標が少数の非ゼロウェイトしかないスパースソリューションを取得することである場合、L1の正則化が好まれます。
L2 and L1 regularization are both methods used to prevent overfitting in deep neural networks, which can occur when the network is too complex and has too many parameters. The choice between L2 and L1 regularization depends on the specific problem and the desired properties of the solution.
L2 regularization, also known as weight decay, adds a penalty term to the loss function that is proportional to the sum of the squares of the weights. This has the effect of shrinking the weights towards zero, which can help prevent overfitting.
L1 regularization, on the other hand, adds a penalty term proportional to the sum of the absolute values of the weights. This has the effect of making the weights sparse, meaning that many of them are driven towards zero, and only a small number of the weights are non-zero.
In general, L2 regularization is preferred when the goal is to minimize the size of the weights, while L1 regularization is preferred when the goal is to obtain a sparse solution with only a few non-zero weights.