神经网络中应该选择l1正则化还是l2正则化

在神经网络中，应该根据具体情况选择l1正则化还是l2正则化。

L1正则化可以使得神经网络的权重更加稀疏，即将一些权重的值变为0，从而减少模型的复杂度和过拟合的风险。这在一些特征选择或者文本分类等问题中表现良好。

L2正则化可以使得神经网络的权重更加平滑，即让权重的值尽量接近0，从而使得模型的泛化能力更好。这在一些图像分类或者语音识别等问题中表现良好。

因此，应该根据实际问题的特点和数据集的情况来选择合适的正则化方法。在一些具体的场景中，也可以使用L1和L2正则化的组合（如Elastic Net正则化）来平衡两种正则化的影响。