l1损失函数和l2损失函数各是什么？

L1和L2损失函数都是机器学习和深度学习中常用的代价函数，它们分别对应于不同的正则化技术：

1. **L1损失函数** (也称绝对值损失)：它计算预测值和真实值之间的差异的绝对值之和。数学表达式为：`L1(y, y_pred) = ||y - y_pred||_1`。L1损失对大型偏差敏感，因为它鼓励模型结果倾向于稀疏解，对于特征选择有积极作用，可以防止过拟合。

2. **L2损失函数** (也称平方误差损失或二次损失)：它计算的是预测值和真实值之间差的平方和，其公式为：`L2(y, y_pred) = ||y - y_pred||_2^2`。L2损失对极端值较不敏感，它鼓励结果更加平滑，常用于线性回归和其他需要最小二乘法求解的问题。

两者的主要区别在于，L1惩罚大的偏差更严厉（因为它只关心偏差的方向而不考虑大小），而L2更重视偏差的精确度（因为它对误差的平方进行加权，使得较大的误差影响更大）。