L2

为什么CPU缓存会分为L1、L2、L3？

CPU缓存是CPU一个重要的组成部分，大家都知道三级缓存的重要性，但是知不知道三级缓存意味着什么，是不是三级缓 […]

正则化方法L1 L2 – mdumpling

正则化方法L1 L2 转载：http://blog.csdn.net/u012162613/article/d […]

L1 和 L2 正则化

L1正则化与稀疏性稀疏性说白了就是模型的很多参数是0。这相当于对模型进行了一次特征选择，只留下一些比较 […]

ML-L1、L2 正则化

出现过拟合时，使用正则化可以将模型的拟合程度降低一点点，使曲线变得缓和。 L1正则化（LASSO）正则项是所 […]

机器学习：模型泛化（L1、L2 和弹性网络）

一、岭回归和 LASSO 回归的推导过程 1）岭回归和LASSO回归都是解决模型训练过程中的过拟合问题具体操 […]

L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比

总结对比下\(L_1\) 损失函数，\(L_2\) 损失函数以及\(\text{Smooth} L_1\) 损 […]