L1, L2以及smooth L1 loss

在机器学习实践中，你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为：1) L1范数 vs L2范数 的损失函数； 2) L1正则化 vs L2正则化。 作为损失函数   L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD），最小绝对值误差（LAE）。总的说来，它是把目标值（YiYi）与估计值（f(xi)f(xi)）的绝对差值的总和（SS）最小化：   S=∑i=1n|Yi−f(xi)|.S=

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