机器学习中L1正则化和L2正则化有什么区别？

1.正则化的作用   机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易产生过拟合状态，故正则化的提出是为了一定程度上避免过拟合。比如，常见的L1和L2正则化。 2.正则化公式 L1： L1正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的绝对值。 L2： L2正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和。   它们的直观解释参照红色石头博客https://blog.csdn.net/red_stone

>>阅读原文<<