l1和l2正則化的區(qū)別是：

　　1、L1是模型各個參數(shù)的絕對值之和。L2是模型各個參數(shù)的平方和的開方值。

　　2、L1會趨向于產(chǎn)生少量的特征，而其他的特征都是0，因為最優(yōu)的參數(shù)值很大概率出現(xiàn)在坐標軸上，這樣就會導致某一維的權重為0 ，產(chǎn)生稀疏權重矩陣。L2會選擇更多的特征，這些特征都會接近于0。

　　3、最優(yōu)的參數(shù)值很小概率出現(xiàn)在坐標軸上，因此每一維的參數(shù)都不會是0。當最小化||w||時，就會使每一項趨近于0。

聲明：本網(wǎng)頁內容旨在傳播知識，若有侵權等問題請及時與本網(wǎng)聯(lián)系，我們將在第一時間刪除處理。TEL:177 7030 7066 E-MAIL:11247931@qq.com