神经网络正则化器L1和L2

是用于解决过拟合问题的常用技术。它们通过在损失函数中添加正则化项来限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

L1正则化（L1 Regularization）又称为Lasso正则化，它通过在损失函数中添加L1范数的惩罚项来实现。L1范数是指向量中各个元素绝对值之和。L1正则化的优势在于它能够使得模型的权重稀疏化，即将一些不重要的特征的权重置为0，从而达到特征选择的效果。L1正则化适用于特征较多的情况，可以帮助减少特征维度，提高模型的解释性。在神经网络中，L1正则化可以通过在损失函数中添加L1范数乘以一个正则化系数来实现。

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L2正则化（L2 Regularization）又称为Ridge正则化，它通过在损失函数中添加L2范数的惩罚项来实现。L2范数是指向量中各个元素的平方和的平方根。与L1正则化不同，L2正则化会使得模型的权重逐渐接近于0，但不会等于0，因此不具备特征选择的效果。L2正则化适用于特征相关性较高的情况，可以帮助减小特征权重的差异，提高模型的稳定性和泛化能力。在神经网络中，L2正则化可以通过在损失函数中添加L2范数乘以一个正则化系数来实现。

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总结：