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Torch中的正则化方法有哪些

  1. L1正则化(Lasso正则化):在损失函数中加入权重向量的L1范数,可以使得模型更加稀疏,减少不重要特征的影响。

  2. L2正则化(Ridge正则化):在损失函数中加入权重向量的L2范数,可以防止过拟合问题,使得权重向量的值更加平滑。

  3. Elastic Net正则化:同时结合L1正则化和L2正则化,可以更好地平衡稀疏性和平滑性。

  4. Group Lasso正则化:将特征分组,对每个特征组应用L1正则化,可以保持组内特征的稀疏性。

  5. Total Variation正则化:用于图像处理中,可以保持图像的光滑性和边缘信息。

  6. TV-L1正则化:结合了Total Variation正则化和L1正则化的特点,用于图像恢复和去噪。

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