l1l2正则化优缺点（l1正则化的作用）

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l1正则和l2正则的区别

L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解。

L2正则化可以防止模型过拟合(overfitting)；一定程度上，L1也可以防止过拟合 稀疏模型与特征选择 上面提到L1正则化有助于生成一个稀疏权值矩阵，进而可以用于特征选择。

L1的作用是为了矩阵稀疏化。假设的是模型的参数取值满足拉普拉斯分布， L1 正则的本质其实是为模型增加了“**模型参数服从零均值拉普拉斯分布**”这一先验知识。（它在0的概率最大，尾部较正态分布更平坦。

作为损失函数 L1和L2的区别如下：作为正则化：在机器学习中，正规化是防止过拟合的一种重要技巧。从数学上讲，它会增加一个正则项，防止系数拟合得过好以至于过拟合。

机器学习中L1正则化和L2正则化的区别

1、看一下L1正则化和L2正则化的区别：L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解。

2、他们的性质和区别：内置特征选择是L1范数被经常提及的有用的性质，而L2范数并不具备。这是L1范数的自然结果，它趋向于产生稀疏的系数（在后面会解释）。

3、L1正则是拉普拉斯先验，L2是高斯先验。整个最优化问题可以看做是一个最大后验估计，其中正则化项对应后验估计中的先验信息，损失函数对应后验估计中的似然函数，两者的乘积即对应贝叶斯最大后验估计。

关于L1正则化和L2正则化说法错误的是()。

1、·利用dropout 2·利用L2/L1 regularization torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器中有一个参数weight_decay，用于指定权值衰减率，相当于L2正则化中的λ参数。

2、实施正则化：正则化是一种用于防止过拟合的技术，包括L1正则化、L2正则化、dropout等技术。这些技术可以通过在损失函数中增加一个额外的项，惩罚模型的复杂性，从而避免过拟合。

3、系数会因为细微的数据变化而波动。所以L2正则化和L1正则化提供的价值是不同的，L2正则化对于特征理解来说更加有用：表示能力强的特征对应的系数是非零。

4、为了解决这个问题，可以使用一些正则化技术，如L1或L2正则化，或者使用支持向量集（Support Vector Set）等方法。计算复杂度：由于SVM在高维空间中进行计算，对于大规模数据集，计算复杂度可能会成为一个问题。

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