Регуляризация L1 и L2 являются методами регуляризации, используемыми в машинном обучении для борьбы с проблемой переобучения модели. Они добавляют штраф к функции потерь модели, чтобы сделать ее более устойчивой к шуму и случайным закономерностям в данных. Основная разница между регуляризацией L1 и L2 заключается в том, какой вид штрафа они применяют. L1-регуляризация (также известная как Lasso-регуляризация) добавляет к функции потерь сумму абсолютных значений весов: L1-норма: ||w||1 = |w1| + |w2| + ... + |wn| где w1, w2, ..., wn - веса модели. L1-регуляризация имеет свойство сжимать некоторые веса до нуля, что делает ее полезным инструментом для отбора признаков. Это означает, что L1-регуляризация может автоматически выбирать самые информативные признаки и игнорировать нерелевантные. Это особенно полезно в задачах с большим количеством признаков, когда нужно сократить размерность. L2-регуляризация (также известная как Ridge-регуляризация) добавляет к функции потерь сумму квадратов весов: L2-норма: ||w||2 = sqrt(w1^2 + w2^2 + ... + wn^2) L2-регуляризация штрафует большие значения весов и стремится сделать все веса маленькими и равномерно распределенными. Она не имеет свойства сжатия весов до нуля, поэтому L2-регуляризация сохраняет все признаки и просто уменьшает их влияние. Таким образом, выбор между L1 и L2 регуляризацией зависит от конкретной задачи и требований к модели. Если важно выделить наиболее информативные признаки и сократить размерность, то L1-регуляризация будет предпочтительна. Если требуется больше стабильности и равномерности весов, то L2-регуляризация может быть лучшим выбором. Теперь рассмотрим варианты ответов: 1. L1 является добавлением дополнительной информации к условию, тогда как L2 — моделью для обнаружения случайных закономерностей. Этот ответ неверный, так как оба метода применяются для регуляризации модели и не связаны с добавлением дополнительной информации или обнаружением случайных закономерностей. 2. L2 необходима для объяснения примеров из обучающей выборки, тогда как L1 — для проверки самих параметров. Этот ответ также неверный, так как оба метода используются для штрафования весов модели и не связаны с объяснением примеров или проверкой параметров. 3. L2 является суммой квадрата весов, тогда как L1 — суммой абсолютных весов. Этот ответ верный, так как он описывает основную разницу между двумя методами регуляризации. 4. L1 позволяет объединять данные, тогда как L2, наоборот, предназначен для разгруппировки объединенных данных. Этот ответ неверный, так как регуляризация L1 и L2 не связана с объединением или разгруппировкой данных. Таким образом, правильный ответ на вопрос - L2 является суммой квадрата весов, тогда как L1 — суммой абсолютных весов.