L1范数和L2范数是向量的范数（norm）的两种不同计算方式。
- L1范数（曼哈顿范数）：
在二维空间中，L1范数等于向量元素的绝对值之和，也可以表示为从原点到向量所在点的曼哈顿距离。
- L2范数（欧几里得范数）：
在二维空间中，L2范数等于向量元素平方和的平方根，也可以表示为从原点到向量所在点的欧几里得距离。
在正则化中，L1范数和L2范数经常被用作正则化项的一部分，以控制模型的复杂度。L1正则化倾向于使权重稀疏（即某些权重为零），因此可以用于特征选择。L2正则化通过惩罚大的权重，有助于防止过拟合。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/69554.html