l1和l2是英语的什么意思

哈喽，大家好，有一个网友留言，家里面的开关坏了，想要自己换开关，但是开关上面的标记不知道是什么意思， 我们像有些开关上面标了 l 一，标了 l 二，标了 l， 还有的开关上面标了这个 com l 二 l 一， 那么还有的开关上面标的更加多，这个是 l 一，这个是 l 一一，这个是 l 二，这个是 l 二二。那么这些究竟是什么意思呢？今天我们把它给讲清楚，我们自己在家里面就能轻松接线呢。 首先像这种最普通的开关，两个接线端子的，我们称之为单连单控，我们其中一个孔接火线，随便哪一个都可以，另外一个接灯的控制线 就可以了，这个是最简单的两个孔的，那么像这个三个孔的，一个孔两个孔三个孔的，他有 l l 一 l 二，像这种开关我们称之为 单连双控，平时我们家里面一个开关控制一排灯，我们用这种就可以了，这种最便宜啊。像这种开关一般用做双控灯，电路里面一灯双控，我们是这样子来接的，火线接在这个 l 里面，这个 l 接在灯上面 之后， l 一接 l 一， l 二接 l 二，这个就是双控灯控制的火线。那么有的师傅说上面是靠母，这个靠母也是一模一样的啊。给大家来看，这个 l 一和这个靠母是一组，这个是四连开关，对不对？这个 l 一靠母，这 两个是一组，这个 l 一和这个靠母是一组，也就是说这个靠母可以当做一个负载的孔，我们家里面控制灯，我们就接在这个孔里面呢，把火线接在 l 一就可以了，这个 l 一和这个靠母是一组， 这个 l 一和这个 com 是一组，所以说我们把火线接 l 一，把灯的控制线接 com 就可以了。那么下面我们来看一下这个开关 l 一一 l 二二 l 一二 l 二一究竟是什么意思？ 像这种开关一般用在多控灯电路里面，三控灯、四控灯、五控灯之后一直往上乃至一百控的灯，我们才会用到这个开关，所以说在家里面用的是非常少的。那么这个 l 一 l 二我们同样需要接火线，但是 led 一 l 二二 l 一二 l 二一他的接线都是固定的，每一个这种多控灯凡是用到这种开关都是这样子来接线的，对不对？ 那么这位我们刚才也说了，他用在多控灯电路里面需要搭配两个单连双控开关一起用，家里面用的比较少，但是这种接线方法比较独特，是唯一的， 一定要记清楚了，是不是很简单，学会这几招，自己在家里面就能切开关，简单又实用啊，感谢大家的收看。

那下面我们来看一下 l e 政则和 l 处政策之间的区别，因为之前讲过 l e 政则呢，它会产生一些吸收性的， 就是当我加入 led 政策之后呢，其实很多的参数会变成你，那为什么会出现这个情况？我们可以从一个几何的角度来做一个进进步的说明。那下面我们来比较一下这两幅图。 那首先左幅图呢，他代表的是 l 一的政策，所以我这边有 l 一的政策。然后呢右边的这幅图呢，他其实是加入了 l to 的政策，那这里的 f w f w 是一样的，所以啊，这就是我们的模型的目标函数。 然后现在呢，我们希望去最小化咱们这个整体的目标函数，所以唯一的他们他俩的唯一的区别在于左边是 l 一，右边是 l two。 好， 下面来看一下 lv 政策他的形状是怎么样的。然后目前呢，我们考虑的点在于 w， 他是二维的项链，我们先考虑二维的情况，因为多维的情况其实在这里画出来会相对比较难一点，所以我们只考虑二维的情况。所以这个时候你可以认为我这里呢，这个是 w 一，这个呢是 w 二， 这边也是一样的 w 一和 w 二。然后呢这个图其实画的是 w 的 l e 的赠赠， 就是这个，所以呢这幅图实际上就是 w 一加上 w 二的绝对值，也就是 l 一的增增，所以在这里画的呢，是一个等高线的含义。什么叫等高线呢？就是在这这个方框 里面，每一个点他的值是一样的，就是值是一致的，就同样的值，比如说这个点 他俩加在加在一起可能等于一，那所有的这个菱形的上面的点，他都具备同样的一个值，所以这种呢，我们从数学的角度来讲，把它叫做等高线，那英文叫肯吐尔， 所以 l 一政策的等高线就是长成是这样的，就是一个菱形的情况。然后大家如果有疑惑的话，大家可以尝试一下，就是可以试着改变 w 和 w 二十，然后呢在这里面可以试着画一个等高线， 然后类似的，那这幅图呢，实际上是咱们 l two 正则的一个等高线，因为 l two 政则呢，实际上是在二维的，二维的这个空间里面可以写成 l 一的平方，加上 l two 的平方，那 这个可能大家比较熟悉了，就是一个圆，我们在高中的啊，这个几何里面其实学过，就是以这种形式存在的等高线实际上就是一个圆，所以在每个圆里面，他的啊这个半径是一致的，所以每个圆的半径是一致的。然后呢， 这个图实际上就是针对咱们右边的这条等高线，然后另外呢，我们也可以画出 f w 的一个等高线，那这个 f w 等高线未必是长成这样的，但是啊，我们还反正还是能画出他的一个等高线的形状， 那因为 fw 呃在这里的 fw 和这里的 fw 是一样的，所以他俩的等高线长得应该是一样的。所以 fw 这个等高线里面，那比如说这条线，这对于这条线的每个节点它的值都是一样的。好，那下面呢，其实 我们要寻找的是咱们这个目标函数的一个最小值或者最优减。那其实我们知道，因为我们要寻找的是啊，既让左边的值变得变变得更小，右边的值变得也更小的一个 w 值。所以实际上呢啊，我们最终学出来的 w 一定是这两个等高线的一个交集，这是我们最终的一个结论。那从这个结论里面我们可以看出，我们来看一下 会有什么样的一个情况会发生。就是你可以想象一下，那我们知道我们刚才结论就是说最后我最后得出来的 w 呢，他其实就是这两个等高线的一个 啊，这个焦点就是这个焦点，因为我在这里呢目标函数其实共用了一套 w 值，所以一定是咱们这两个等高线的焦点。所以 接下来重点来看一下这两个等高线的焦点应该会发生在什么地方上。我们可以把这个等高线呢，就是可以做一个延长，比如说我们可以呃持续的做一个延长， 比如说我们可以做一个延长。那最后其实你可以发现，因为这幅图它是一个类似于灵性的形状，所以呃，其实很大概率上会出现什么情况呢？就是当我把这个等高线不断的往外延长的时候，你会发现 那这两条等高线交集可能就在于这个顶点上，可能就在这个顶点上。那这个呢？可能有一点点比较难理解，但是你可以想象一下，比如说我，我一个手里面拿着一个，比如说方方正正的一个物体，然后另外一个手里呢，我拿着一个球，比如说我一个足球，然后呢我慢 慢慢的把这两个物体，把它啊这个就是越来越弄得更更近一点，那这个时候你可以大概观察一下这两个物体之间 他在什么样的点上，他会啊，这个相撞，那有可能是这个顶点上，因为这个物体本身，我我这个等高线本身是由很多的这个顶点来组成的，所以当我把这种物体跟另外一个物体慢慢靠近的时候，其实交集很可能是咱们这个顶点， 所以这个顶点假设我在这个，呃交集在这个顶点上意味着什么？如果咱们的交集在这个点上，就意味着我的 w 一等于零的，也就是让 w 一变成了零，那 w 二呢？啊，当然在这里是不会变成零的。好，那这是咱们的第一种情， 那第二种情况也是一样的，当我把这个等高线慢慢的把它放大，在这个情况下，他俩的等高线在哪个点上去相遇呢？ 因为 l two 正则他不会像左边一样，他有特很多的顶点，他都是一个平滑的，对吧？所以他是一个一条一条的圆，所以呢，他俩等高线的交集其实基本上都会落在咱们这些 这些点上，所以这些点就意味着没有产，不会产生任何的领，不会产生任何的奇书性。所以大家，呃，对 对，这个可能比较容易理解，因为就是两个比较类似于圆球，然后呢把它靠在一起，那，那他俩的交集可能就是这种非零点，对吧？所以这就是 l 一和 l 处的一个几何的一个从几何 角度来讲讲述的他的不一样点，所以因为 led 政策，他本身是这种有特别多的顶点的一个形状，所以呢啊，当我的这些等高线慢慢的逼近于他的时候，其实他俩的交集 可能会落在这些顶点上，所以一旦我们的交际落在顶点上，就意味着那针对于某一些 啊，这个维度的这些参数会变成零。所以呢，呃，反正总而言之，那加入 led 政策，因为有这样的一个性质，所以很多的参数会变成零，但是啊， led l two 政策就没有这样的一个性质， 因为 led 政策有这样的一个吸收性的特点，所以啊，当我们去建某的时候，有些时候我们希望强制性的把一些参数变成零，那好，那这个时候我们可以加入 led 政策来解决这个问题， 所以啊，反正从这个角度呢，因为他有一定的吸收性，所以这也是 led 政策相比 led 政策的一个很大的优势。

嗯，下面我们来比较一下 l 一和 l two 政策之间的呃，它主要的一个区别。那首先，我们这里面有叫 f w， 那这个 f w 呢，你可以把它理解成是加入正则之前的目标函数。然后呢，这里面同样有 f w， 所以这是加入正则之前的。然后呢，我们分别对于 f w 呢，加了不同的政策。那首先在这里加入的是 l to 的政策，然后这里面加入的是 l 一的政策。 所以呃，所以这里的 fw， 它其实是一个具备通用性的，所以它可以是一个逻辑回归的目标函数，也可以是神经网络的目标函数，也可以是这个知识销量机的目标函数。所以 啊，任何的模型，我们都可以把它表示为 fw， 所以 w 它统称是就是模型的参数。然后呢，那这种政策呢，叫做 l 一 l two 这种 政策呢，叫 l 一的政策。然后呢，基于这个政策的它本身的一个数学性质，我们可以认为啊， l two 的政策，本本质上就是 l e l w 的平方，加上 w 二的平方，一直加到 w d 的平方。所以这是 l two 政策的一个表示方法。那。呃，类似的， 那 led 的政策呢，我们可以通过这个这个这种方式来表示。所以你可以看到，这里面就是把每一个项做了一个绝对值，然后呢，互相做了一个加法， 所以这是 led 的政策。那实际上呢，呃，从这个角度来讲，其实这两个政策他都有一个共性，就是他会让参数变得更小， 所以这是他的一个共情。那 l e l two， 我们之前讲过，就是当我的参数变得特别大的时候，可以认为这个值也会变得特别大， 所以因为我们的目标函数呢，就是要使得这个值变得最小，对吧？所以呢，他会使得让我的参数也会变得更小。所以加入这个赠泽之后呢，他会起到这个作用的。那下面我们来看一下 l e 的赠则，为什么会出现会 也同样的产生这样的一个作用。那 lv 的政责呢？本本质，本本身，他就是每一个参数的一个绝对值的之和。那我们还是 利用类似的思路来分析，假设我这里的参数 w， 某一个 w 变得很大，这个参数呢，会导致我们最后的 led 的政策也会变得特别大。但是我们的目标呢，其实是要最小化整个的啊。这个指导。 所以啊，这就跟我们索要的目标是矛盾的。所以反过来你也可以这么讲，就是我加入 led 的正 之后呢，他其实也会让我的 w 值，每个 w 值变得越来越小，这样你才能使得咱们第二项变得更小。所以呢，最后这个就是 做个总结的话，那 l 一和 l 兔政策呢，它都有一个共同的作用，就是让参数变得更小。所以当我们试着去减轻过泥和现象的时候，其实 l 一和 l 兔政策都是可以用来 去啊，达到这个目的的。但实际上呢，其实在建模当中，如果想去避免过你的现象，如果想让模型变得更简单，我们更倾向于使用 l two 的增增。那这个本本身它其实有 相比 led 来说，他有更好的一些优势吧。所以我们后面会讲。所以啊，第一个结论呢，就是当我们在实际的建模当中，想去避免过你的现象， 我们倾向于使用 r 的动作。好，那这是第一点。那第二点呢？就是 l 特赠 l e 政则。除了让变参数变得更小之外呢，他还有一个性质，叫做稀疏型。 什么叫吸收性呢？让很多的参数变成零。我们举个例子，比如说我们想跑一个逻辑回归，那逻辑回归模型呢？它本身可能有很多的参数，比如说他可能有两百个参数。当我们使用 led 政则之后呢，你会发现 最终学出来的参数大部分会变成零的，所以这种叫做稀疏性参数的稀疏性。 所以这就意味着什么呢？他可以自动帮助我们去选择一些特征，其实起到了这样的一个作用。比如说我是我模型里面有两百个参数或者两百个不同的特征，那每个特征呢？ 他对应一个参数。如果我最后加入 led 政策之后呢，他学到了大量的零，或者是两百个参数里面，对吧，最后得出来的参数可能只有二十个是非零的。那这就意味着对应这二十个非零参数的变量， 或者他的特征其实起到了比较重要的作用。所以啊， led 政则其实变相的也做出了特征选择的过程。但实际上，呃，其实特征选择一个方法论，除了 led 政策之外，其实还有很多种方法论的。所以啊，在实际的工作当中，我们其实也不会 倾向于使用而一政策来去选择一些特征，因为他有一些内在的一些原因。我们后面再讲。所以最后我们做一个总结。两个特征 他都有一个共同的作用，就是让参数变得更小，所以他起到了防止过敏核的现象。然后第二点， led 政则，它具备一定的吸收性。所以你当你加入 led 政则之后呢，你最后选出来的参数很多很多都会变成零的。所以这种结果其实也可以用来去做特征选择。

哈喽，大家好，今天给大家科普一下家里平常用的开关，背面的接线端子上标注的 l、 l 一、 l 二分别是什么意思？如果你想实现一楼开二楼关，二楼开一楼关，两个位置都可以控制开关，我现在手里拿了两个一开双控的开关， 双控灯上的 l 相当于一个供应点，左边进火线，右边出火线， l 一和 l 一、 l 二和 l 二形成了一个双联控制，起到双通的作用。我们施耐德号称这款接线口用的是安行端子接口，方便，接线更加安全哦。