从公式来看
实际效果方面，
L2正则会把权重减小x%，而L1则直接把权重减小k，同时L1在0的地方不连续，所以会把减的结果穿过0的都会变成0.例如，把一个weight从0.1见到-0.2，会直接把weight设置为0.
所以L1正则化会把一些系数变为0，而L2正则化则是把系数变小，因此L1的模型会更小；
从公式来看
实际效果方面，
L2正则会把权重减小x%，而L1则直接把权重减小k，同时L1在0的地方不连续，所以会把减的结果穿过0的都会变成0.例如，把一个weight从0.1见到-0.2，会直接把weight设置为0.
所以L1正则化会把一些系数变为0，而L2正则化则是把系数变小，因此L1的模型会更小；
本文标题：L1正则化 vs L2正则化
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