L1正則化で重みが0につぶれる理由
L1正則化、つまり正則化項としてL1-normを使うとパラメタの大部分が0につぶれてモデルがコンパクトになるよという話をよく聞くと思います。初めて聞くと、何で？と思われるかと思います。先日の岡野原握手会でもこの話題がさらっとでて、@hillbigさんはよく微分した形でこれを説明しています（「押すなよ押すなよー」）。私は目的関数の形で理解した方がわかりやすいと思っているので、それを紹介。 まず、正則化項の入っていない凸な目的関数を考えます。 普通パラメタベクトルは多次元なので、多次元の山みたいな形になりますが、ここでは1次元だと思いましょう。この時点で最適値は（頂点の位置）は3です。これに正則化項を足します。L2だとこんな形をしています、というか0を中心とする放物線です。 足しましょう。 足すと0に向かってシフトすることがわかるでしょう。L2正則化の式は原点中心の山なので、元の山（頂点がどこ
必読！お金借りる審査通らないとお金借りるならの選び方
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奈良市 vanam（ヴァナム） 緑の中で喰らう インド家庭料理 が 最高やねん。 : できる限り遊ぶ(゜д゜)
できる限り遊ぶ(゜д゜) カレーマイスター BLACK の食べ歩きブログです。 コンタクトはこちらからお願いします。 blackcom.blog@gmail.com たまぁにあること。 ぱっと見て、ストンと心に落ちてくるお店。 たぶん一目惚れと一緒。 好きになったら、会いに行かずにはおさまらない。 インド料理好きの方のFBを見て、 一目惚れしてしまったお店に行ってきた。 奈良市の山中にある、 インド、スリランカの家庭料理が頂けるお店 vanam（ヴァナム）。 緑豊かな中にある木のお家的なお店やねん。 開けっ放しの扉から心地良い風が入ってくる。 ものすごい落ち着くがな。 癒されるがな。 ランチはターリーセットで。 すごい！鮮やかなターリー。 こんなに綺麗なターリーは初めて見た！ しかも、バスマティのスパイスライスってすごい贅沢な仕様。 これで1200円はとんでもなく安いと思う。 チキンマサラ
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