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推荐回答1.下降速度。L1和L2都是规则化的方式，我们将权值参数以L1或者L2的方式放到代价函数里面去。然后模型就会尝试去最小化这些权值参数。而这个最小化就像一个下坡的过程，L1和L2的差别就在于这个“坡”不同，L1就是按绝对值函数的“坡”下降的，而L2是按二次函数的“坡”下降。所以实际上在0附近，L1的下降速度比L2的下降速度要快。
2.最优化问题的平滑性。从最优化问题解的平滑性来看，L1范数的最优解相对于L2范数要少，但是其往往是最优解，而L2范数的解很多，但其更多的倾向于某种局部最优解。
3.模型空间的限制。
2022-04-01 20:30:19赞同 展开评论 打赏
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