小小白2333
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L1和L2正则

L1和L2正则

L1正则常被用来进行特征选择，主要原因在于L1正则化会使得较多的参数为0，从而产生稀疏解，我们可以将0对应的特征遗弃，进而用来选择特征。一定程度上L1正则也可以防止模型过拟合。

 L2正则：

L1和L2正则_第1张图片

L1和L2正则_第2张图片 

 L1损失函数相比于L2损失函数的鲁棒性更好。对异常值更不敏感。

参考资料：

L1和L2 详解(范数、损失函数、正则化) - 知乎 (zhihu.com)

l1正则与l2正则的特点是什么，各有什么优势？ - 知乎 (zhihu.com)

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