L1正则化和正则化损失

L1正则化和正则化损失都是用来防止模型过拟合的方法。

L1正则化指的是在模型训练过程中，给模型的权重加上L1范数惩罚项，即将权重的绝对值之和作为惩罚项加入到损失函数中。这样做的作用是让模型的权重稀疏化，即让一些不重要的特征对应的权重变成0，从而达到特征选择的效果。

正则化损失指的是在模型训练过程中，对模型的所有参数进行惩罚，以防止模型过拟合。常见的正则化损失有L1和L2正则化，其中L1正则化就是L1范数惩罚项，L2正则化则是将权重的平方和作为惩罚项加入到损失函数中。

需要注意的是，L1正则化和正则化损失虽然都可以用于防止模型过拟合，但它们的作用机制是不同的。L1正则化主要是用于特征选择，而正则化损失则是对模型的所有参数进行惩罚，防止模型过拟合。在实际应用中，可以根据具体场景选择适合的正则化方法。