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L1Norm 和L2 Norm的区别（核心：L2对大数，对outlier更敏感！）：
L1优点是能够获得sparse模型，对于large-scale的问题来说这一点很重要，因为可以减少存储空间。缺点是加入L1后目标函数在原点不可导，需要做特殊处理。
L2优点是实现简单，能够起到正则化的作用。缺点就是L1的优点：无法获得sparse模型。实际上L1也是一种妥协的做法，要获得真正sparse的模型，要用L0正则化。
2021-12-08 23:18:05赞同 展开评论 打赏
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