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-範數(英語:-norm,亦稱-範數、-範數)是向量空間中的一組範數。-範數與冪平均有一定的聯繫。它的定義如下:
的不同取值
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- : 。[來源請求]
- :,也就是所有中,不等於零的個數。注意,這裡的-範數並非通常意義上的範數(不滿足三角不等式或次可加性)。[1]
- :,即-範數是向量各分量絕對值之和,又稱曼哈頓距離。
- : ,此即歐氏距離。
- : ,此即無窮範數或最大範數,亦稱切比雪夫距離。
在機器學習中,為了對抗過擬合、提高模型的泛化能力,可以通過向目標函數當中引入參數向量的-範數來進行正則化。其中最常用的是引入-範數的-正則項和引入-範數的-正則項;前者有利於得到稀疏解,後者有利於得到平滑解。
- ^ 但在 當中,它就是歐氏距離;在當中,它是平凡的。