L1正则化和L2正则化实质区别在于？

L1正则化和L2正则化都是常用的正则化方法，它们的主要区别在于对权重的惩罚方式不同。

L1正则化会使得一部分权重变为0，因此可以起到特征选择的作用，即通过减少权重数量来减小模型复杂度。而L2正则化会让所有权重都变得很小，但不会变为0，这可以有效地控制过拟合。因此，L1正则化通常用于稀疏模型的训练，而L2正则化通常用于非稀疏模型的训练。

总的来说，L1正则化更适用于高维数据集，可以通过减少特征数量来提高模型的泛化能力。而L2正则化更适用于低维数据集，可以通过减少特征值的大小来提高模型的泛化能力。

相关问题

什么是L1正则化和L2正则化

L1正则化和L2正则化是常用的正则化方法，用于控制模型的复杂度和防止过拟合。

L1正则化，也称为Lasso正则化，是通过对模型参数的绝对值进行惩罚来实现正则化的。它的优点在于可以将某些不重要的特征的权重降为0，从而实现特征选择。L1正则化可以用于特征稀疏的情况，但是在特征数量很大时计算量会很大。

L2正则化，也称为Ridge正则化，是通过对模型参数的平方和进行惩罚来实现正则化的。L2正则化可以使得模型权重更加平滑，防止过拟合，同时也可以用于特征选择，但是它不能将某些特征的权重降为0，因此不适用于特征稀疏的情况。L2正则化计算量较少，因此在特征数量很大的情况下更加实用。

l1正则化和l2正则化

L1正则化和L2正则化是常用的正则化方法，用于减少模型的过拟合。

L1正则化是指在损失函数中添加L1范数，即模型参数的绝对值之和，公式为：λ∑|θ|。它的效果是将一些参数压缩成0，从而实现特征选择，即可以通过L1正则化来选择对结果有贡献的特征，使得模型更加稀疏，减少特征的数量，从而避免过拟合。

L2正则化是指在损失函数中添加L2范数，即模型参数的平方和，公式为：λ∑θ^2。它的效果是让模型参数的值变得更加平缓，避免模型参数出现过大的值，从而减少模型的复杂度，防止过拟合。

总的来说，L1正则化主要用于特征选择，而L2正则化主要用于防止过拟合，两者可以结合使用。