深刻理解L1和L2正则化
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up主：王木头学科学
L1、L2正则化即使用L1、L2范数来规范模型参数。
凡是减少泛化误差，而不是减少训练误差的方法，都可以称为正则化方法。
通俗来说，即凡是能减少过拟合的方法，都是正则化方法。
补充概念
范数
可以理解为把空间中两个点的距离这个概念给拓展。
如权重W为一个高维的向量，或高维空间中的一个点。这个点到原点的距离
若为欧式距离，则为L2范数，其公式和图像如下：
即使用高维的勾股定理计算距离。如果将L2范数相同的点都画出来，则会形成一个以原点为圆心，半径为L2范数的圆。
若为曼哈顿距离，即对坐标值直接取绝对值，则为L1范数，其公式和图像如下：
将L1范数相同的点画出来，组成的图形为一个中心在原点且偏转45°的正方形。
在正则化中，通常只用到L1、L2范数，但还有其他范数，如Lp范数。
当 0<p<1 时，得到的集合为非凸集；当 p>=1时，得到的集合才是凸集。
凸集
参考【学习笔记】直观理解拉格朗日函数中内容。
黑塞（Hessian）矩阵
黑塞矩阵（Hessian Matrix），又译作海森矩阵、海瑟矩阵、海塞矩阵等，是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率。黑塞矩阵常用于牛顿法解决优化问题，利用黑塞矩阵可判定多元函数的极值问题。在工程实际问题的优化设计中，所列的目标函数往往很复杂，为了使问题简化，常常将目标函数在某点邻域展开成泰勒多项式来逼近原函数，此时函数在某点泰勒展开式的矩阵形式中会涉及到黑塞矩阵。
为什么我们要引入L1、L2正则化？
我们知道，通过训练迭代，一定能找到一组 W W W 和 b b b 使得输出层的损失函数最小。但就算我们得到的损失值是相同的，其对应的 W W W 和 b b b 也并不是唯一的，以下图为例：
如果我们将隐藏层中的系数都增加到原来的两倍，则最后相当于输入层的输入里的变量系数增加了 2 l ? 1 2^{l-1} 2l?1 倍，我们同时将 W W W 缩小 2 l l ? 1 2^{ll-1} 2ll?1 倍，最后的结果依然是 z [ l ] z^{[l]} z[l]，其对应的损失函数的值是不变的。
这就代表我们训练出来的 W W W 和 b b b 的值非常依赖于他们的初始值。如果初始值较大，则最后达到损失函数最小值得出来的 W W W 和 b b b 的值较大；而另一种情况，在损失函数收敛到相同的最小值时，可能得到的 W W W 和 b b b 的绝对值相对来说较小。
如果我们得到的参数较大，那么神经网络在面对新数据时，将会得到一个较大的结果。新数据中的误差和噪声经过大参数相乘以后将会被放大，这会严重影响最后的判断结果。所以我们才要将参数限定在一定的范围内。
由于神经网络模型主要由权重 W W W 所影响，所以正则化只关注权重而不关注偏置 b b b。
拉格朗日乘数法角度
限制权重 W W W 的范围相当于是给参数规定可行域范围，而这正是拉格朗日乘数法所擅长的。
红色的 L ( W , λ ) L(W,\lambda) L(W,λ) 是我们熟知的L2正则化的公式。由于绿色的 L ( W , λ ) L(W,\lambda) L(W,λ) 和红色的 L ( W , λ ) L(W,\lambda) L(W,λ) 二者求梯度相同且需等于0，我们根据此来求 W W W 的值。虽然二者的最值可能不同（红色 m a x L ( W , λ ) max L(W, \lambda) maxL(W,λ) 不一定等于绿色 m a x L ( W , λ ) max L(W,\lambda) maxL(W,λ)），但是得到的参数 W W W 却是相同的。
所以 L2 正则化 和 用拉格朗日乘数法给 W W W 加一个约束范围 这两个问题是等价的。
直观理解，两个公式中的 C C C 即代表相同 L2 范数到原点的距离，即绿色圆的半径。可是在红色的 L ( W , λ ) L(W,\lambda) L(W,λ) 中我们消去了 C C C ，那么该如何控制绿色圆的半径呢？
答案就是通过
λ
\lambda
λ 来调节约束条件梯度的大小与方向，使得其与损失函数的梯度大小相等、方向相反，这样他们相加才能等于0，得到最后一行的公式，亦可知
λ
=
损
失
函
数
的
梯
度
约
束
条
件
的
梯
度
\lambda = \frac{损失函数的梯度} {约束条件的梯度}
λ=约束条件的梯度损失函数的梯度?
得到了
λ
\lambda
λ ，就可以确定具体的极值点在哪里。
由图像我们可以直观的看出，L1正则化的极值点多在坐标轴上，这也是L1正则化带来稀疏性的体现，在数值上，即 W W W 在某些项有值，而其他项均为0；在特征上，他将特征与特征之间的关系进行解耦，使得只有特定的特征起作用，让问题简化，减少了过拟合的可能。
在神经网络中，最值不一定是一个点，而可能是一条路径。只要最终我们收敛在这条路径上任何一个点，都算是达到最值点了。
权重衰退角度
在训练过程中，我们依靠梯度下降法对权重进行更新。引入正则化后，损失函数加入正则项 α 2 W T W \frac{\alpha}{2} W^TW 2α?WTW （其与 λ ∥ W ∥ 2 \lambda \Vert W \Vert_2 λ∥W∥2? 等价），在梯度更新中也加入了正则项的梯度 η ? α ? W \eta \cdot \alpha \cdot W η?α?W ，经过调整后得到红色框中的式子。
根据权重 W W W 的系数 ( 1 ? η ? α ) (1-\eta \cdot \alpha) (1?η?α) 可以看出，在学习率和 α \alpha α 两个超参数相乘大于0小于1时，权重 W W W 在每次更新时，都会进行缩小，这便是权重衰减。
这时我们再去理解这两个式子，式(1)中 C C C 为超参数，相当于我们已经知道权重在哪个范围内取值比较好；
式(2)中 α \alpha α 为超参数，相当于我们不知道权重在哪个范围内取值较好，而是设定像学习率一样的衰减率，通过不断训练，一步一步学习，最后找到一个合适的范围。
总之，权重衰减即增加了一个惩罚项，在每次学习过程中不断惩罚权重，以保证权重不会取值太大。
L2正则化
L2正则化相对来说简单一些，我们先以它为例。
损失函数 J ( W ) J(W) J(W) 经过泰勒展开得到第一行的式子。
其中 H H H 为黑塞矩阵，代表损失函数的二阶导数。 W ? W^* W? 为损失函数的最值，故 ? W J ( W ? ) = 0 \nabla_W J(W^*) = 0 ?W?J(W?)=0 。
针对这个公式：
?
w
J
^
(
W
)
=
H
(
W
?
W
?
)
+
α
?
W
\nabla_w \hat J(W) = H(W-W^*)+\alpha \cdot W
?w?J^(W)=H(W?W?)+α?W
假设
W
=
W
^
W=\hat W
W=W^ 时，达到正则化后的损失函数的最值，即
?
w
J
^
(
W
^
)
=
0
\nabla_w \hat J(\hat W) = 0
?w?J^(W^)=0，则可推出：
对于
W
?
W^*
W? 前的系数
(
H
+
α
?
I
)
?
1
H
(H+\alpha \cdot I)^{-1}H
(H+α?I)?1H 我们还需要进行变换，这里需要用到黑塞矩阵的性质。由于黑塞矩阵是对称矩阵，而所有对称矩阵都可以表示为
H
=
Q
Λ
Q
T
H = Q\Lambda Q^T
H=QΛQT ，其中
Λ
\Lambda
Λ 是对角矩阵，而
Q
Q
Q 是正交基矩阵，即
Λ
=
[
λ
1
?
0
?
?
?
0
?
λ
n
]
Q
=
[
e
1
0
?
0
0
e
2
?
0
?
?
?
?
0
0
?
e
n
]
Q
T
=
Q
?
1
?
Q
T
Q
=
Q
Q
T
=
I
\Lambda = \begin{bmatrix} \lambda_1 & \cdots & 0 \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & \cdots & \lambda_n \end{bmatrix} \\ Q = \begin{bmatrix} e_1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & e_2 & \cdots & 0 \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ 0 & 0 & \cdots & e_n\end{bmatrix} \\ Q^T = Q^{-1} \Rightarrow Q^TQ = QQ^T = I
Λ=????λ1??0?????0?λn??????Q=?????e1?0?0?0e2??0??????00?en???????QT=Q?1?QTQ=QQT=I
替换后可得以上式子。其中
Q
Q
Q 我们可以忽略，它只是表示你在哪个坐标系下进行表达。最总得到数量关系为：
W
^
i
=
λ
i
λ
i
+
α
W
i
?
\color{orange}\hat W_i \color{black} = \frac{\lambda_i}{\lambda_i + \alpha}\color{red}W^*_i
W^i?=λi?+αλi??Wi??
L1正则化
我们的目的是要找到 J ^ ( W ) \hat J(W) J^(W) 的最值，但是第一行我们无法继续处理，所以我们需要一些简化，对此，我们假设如下：
如下的推理为近似定量的结果。
我们将括号内的式子放入 f ( W i ) f(W_i) f(Wi?) 做一下简化，要求 J ^ ( W ) \hat J(W) J^(W) 的最值，就要求导求它的梯度，即
其中 s i g n ( W ^ i ) sign(\hat W_i) sign(W^i?) 为 W ^ i \hat W_i W^i? 的符号，他不和具体的 W ^ i \hat W_i W^i? 的数值有关系。我们主要看最后一行的式子：
对于 W ^ i \hat W_i W^i? 的取值情况有三种：
对于 ? α H i , i < W i ? < α H i , i -\frac{\alpha}{H_{i,i}} \lt W^*_i \lt \frac{\alpha}{H_{i,i}} ?Hi,i?α?<Wi??<Hi,i?α? 的情况，我们设蓝色的 W i W_i Wi? 为变量，红色的 W ? W^* W? 为参数，在上述范围内，求橙色的 W ^ i \hat {W}_i W^i? 的值。
最终我们将上述分析结果整理，得到以下式子：
其中，这一部分很好的体现了L1正则化为什么能带来稀疏性，它将在此范围的的损失函数的最小值值强行拉至0这一点上。
贝叶斯概率角度
有时间待补充…
总结
总的来说L1用于降维，将对分类影响最小的特征权重降为0。L2是对 W W W 各维度缩减，防止 W W W 不停按比例放大。