В чем преимущества и недостатки L2 нормализации перед другими методами?

Преимущества L2-нормализации перед другими методами:

• Эффективное предотвращение переобучения. yourtodo.life spotintelligence.com L2-регуляризация распространяет влияние одного признака на несколько, что выгодно при наличии корреляций между входными признаками. spotintelligence.com
• Более равномерное распределение весов. yourtodo.life Это может быть предпочтительнее в случаях, когда все признаки считаются важными. yourtodo.life
• Создание гладких и стабильных моделей, которые менее чувствительны к отдельным выбросам или шумам в данных. yourtodo.life

Недостатки L2-нормализации:

• Не подходит для высокоразмерных наборов данных. spotintelligence.com
• Не выполняет отбор признаков, в то время как L1-регуляризация имеет встроенный отбор признаков. neptune.ai

Выбор между L2-нормализацией и другими методами зависит от конкретной задачи и характеристик данных. spotintelligence.com