iPAS AI 應用規劃師初級 114 年第四次 科一 第 6 題 詳解

114 年第四次 科一 人工智慧基礎概論

在Lasso模型中，L1正則化（Regularization）導致參數收斂為零的原因為何？

1. AL1正則化忽略目標變數

   懲罰項只作用在係數上，損失仍由目標變數計算，並未忽略。

2. BL1對梯度有平滑作用

   平滑梯度是 L2 的特性；L1 在零點不可微，反而不平滑。

3. CL1對大係數懲罰較強，促使稀疏解（正確答案）

   絕對值懲罰在零點形成固定拉力，壓掉弱特徵而得稀疏解。

4. DL1會轉換損失函數為非凸形

   L1 罰項本身是凸函數，加上凸損失整體仍凸，非凸說法錯。