L1和L2的區別和各自的優勢
引出
正則化項可以取不同的形式。例如迴歸問題中，損失函式是平方損失，正則化項可以是引數向量的L2範數：
這裡，
正則化項也可以是引數向量的L1範數：
這裡
L1和L2的定義
L1是絕對值之和，L2是平方之和。
更深層的含義
L1追求的是稀疏，可以理解為變數個數少，L2主要用於處理過擬合問題，讓每個權重引數值小？！
L2能加速訓練？！
引：
L0範數是指向量中非0元素的個數。如果我們用L0範數來規則化一個引數矩陣W，就是希望W的大部分元素都是0這太直觀了，太露骨了吧，換句話說，讓引數W是稀疏的。OK，看到了“稀疏”二字，大家都應該從當下風風火火的“壓縮感知”和“稀疏編碼”中醒悟過來，原來用的漫山遍野的“稀疏”就是通過這玩意來實現的。
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