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問題

答え・判断基準 L1正則化。パラメータの多くを0にするスパース表現を実現するため。

種類 即答 選択肢消去 数式 PyTorch対応 用語

章

論点

解説 L1正則化は正則化項の等高線が原点を頂点とする角ばった図形(菱形)になるため、損失関数の等高線との接点がちょうど軸上(パラメータが厳密に0)になりやすい。この「いくつかの重みを完全に0にする」性質(スパース表現)により、0でない重みだけを残す特徴量選択に使われる。L2正則化の等高線は円形で、接点が軸上ちょうどになることは稀なため、重みは小さくなっても0にはなりにくい。

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