解释一下这句话The optimization function includes the -norm and the - norm. For this reason, a relaxing variable is required to solve this problem.

这句话提到了一个优化函数，其中包含了 L1 范数和 L2 范数。为了解决这个问题，需要使用一个松弛变量。具体来说，优化函数中的 L1 范数和 L2 范数分别表示模型参数的稀疏性和平滑性。由于 L1 范数和 L2 范数都是非凸函数，因此优化函数也是非凸的。为了解决这个非凸问题，需要使用松弛变量，将优化问题转化为一个凸优化问题。松弛变量可以引入额外的约束条件，使得优化问题能够被有效地求解。

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解释以下这段话The optimization function includes the -norm and the - norm. For this reason, a relaxing variable is required to solve this problem.

这段话中提到的优化函数包括 -范数和 -范数。由于这两种范数都是非凸函数，因此在求解这个优化问题时需要引入一种松弛变量（relaxing variable）。松弛变量是指在优化问题的约束条件中，引入一些额外的变量，使得问题的求解变得更加容易或者更加准确。在这个优化问题中，松弛变量可以用来放宽对 -范数和 -范数的限制，这样就可以将原本的非凸优化问题转化为一个凸优化问题，从而更加容易求解。通常情况下，松弛变量的引入会增加问题的复杂度，但是它可以为求解问题提供更多的灵活性和可靠性。