数据岗位面试题更新 2026-08-05
机器学习中L1、L2正则化是如何让模型变得稀疏的？请说明其原理。
vivo数据电子/半导体技术原理方案权衡
考察说明
考察对L1与L2正则化原理及稀疏性机制的理解
回答思路
- 准确区分L1与L2正则化的惩罚项形式及其对权重更新方向的影响
- 能从优化视角解释L1产生稀疏解而L2不产生稀疏解的原因
- 能说明正则化系数对稀疏度或权重收缩的调节作用
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