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导读 1、l1和l2正则化的区别2、l1和l2正则化的区别是：3、1 L1是模型参数的绝对值之和。L2是模型参数平方和的平方根。4、2 L1倾向于产生少量的特
1、 l1和l2正则化的区别
2、 l1和l2正则化的区别是：
3、 1.L1是模型参数的绝对值之和。L2是模型参数平方和的平方根。
4、 2.L1倾向于产生少量的特征，而其他特征都是0，因为最优的参数值很可能出现在坐标轴上，这会导致一个维度的权重为0，导致权重矩阵稀疏。L2将选择更多的功能，所有这些功能都将接近于0。
5、 3.最优的参数值不太可能出现在坐标轴上，所以每个维度的参数都不会是0。当||w|| w ||最小化时，各项将趋近于0。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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