生活百科小助手，愿为您的生活带来更多智慧与便利。
大家好，我是生活百科小助手，上述问题将由我为大家进行解答。
l1和l2正则化的区别是：
1、L1是模型各个参数的绝对值之和。L2是模型各个参数的平方和的开方值。
2、L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0，因为最优的参数值很大概率出现在坐标轴上，这样就会导致某一维的权重为0 ，产生稀疏权重矩阵。L2会选择更多的特征，这些特征都会接近于0。
3、最优的参数值很小概率出现在坐标轴上，因此每一维的参数都不会是0。当最小化||w||时，就会使每一项趋近于0。
生活百科小助手是一个不可或缺的助手，它为我们提供了各种生活技巧和实用信息，让我们更好地应对生活中的挑战。
主题测试文章，只做测试使用。发布者：氨基酸肥料，转转请注明出处：https://www.028aohe.com/138298.html
