L1正则化和L2正则化是干什么的，二者的区别是？

L1正则化和L2正则化都是为了防止机器学习模型过拟合而采用的一种正则化方法。

L1正则化是在损失函数中加入L1范数，即模型参数的绝对值之和。它的作用是让一部分参数变为0，从而得到一个更稀疏的模型，可以实现特征选择的作用。L1正则化的缺点是对离群值比较敏感。

L2正则化是在损失函数中加入L2范数，即模型参数的平方和。它的作用是让参数的值都比较小，从而防止过拟合。L2正则化相对于L1正则化来说的优点在于对离群值比较鲁棒。

二者的区别在于L1正则化会使得模型的部分参数变为0，从而实现特征选择的目的；而L2正则化只是让模型中的所有参数都比较小，从而防止过拟合。

相关问题

深度学习中什么是正则化？L1正则化和L2正则化有什么区别？

在深度学习中，正则化是一种用于减少模型过拟合的技术。它通过在损失函数中添加一个正则化项来约束模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

L1正则化和L2正则化是两种常见的正则化方法，它们的区别在于正则化项的计算方式和对模型参数的影响。

L1正则化通过在损失函数中添加模型参数的绝对值之和来惩罚模型的复杂度。它倾向于产生稀疏的模型，即使只有少数的特征对预测结果有显著影响。这使得L1正则化在特征选择和稀疏性建模方面非常有用。

L2正则化通过在损失函数中添加模型参数的平方和来惩罚模型的复杂度。它倾向于使模型参数接近于零，并且对异常值不敏感。L2正则化在防止过拟合和提高模型的鲁棒性方面非常有效。

总结一下：
- L1正则化倾向于产生稀疏的模型，适用于特征选择和稀疏性建模。
- L2正则化倾向于使模型参数接近于零，适用于防止过拟合和提高模型的鲁棒性。

什么是L1正则化和L2正则化？

L1正则化和L2正则化是在机器学习中常用的则化方法，用于控制模型的复杂度，防止过拟合。

L1正则化，也称为Lasso正则化，通过在损失函数中添加L1范数惩罚项来实现。L1范数是指向量中各个元素绝对值之和。L1正则化的效果是使得模型的某些特征权重变为0，从而实现特征选择和稀疏性。

L2正则化，也称为Ridge正则化，通过在损失函数中添加L2范数惩罚项来实现。L2范数是指向量中各个元素的平方和再开根号。L2正则化的效果是使得模型的特征权重尽量小，但不会变为0，从而减小模型对特征值的敏感度。