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推荐回答从学习理论的角度L2可以防止过拟合：我们让L2的规则化项||w||2最小，可以使w中的每个元素都很小，但是不是像L1范数那样使元素等于0，而是接近于零。越小的参数说明模型越简单，越简单的模型越不容易产生过拟合的现象。通过L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。
从优化计算的角度L2范数可以有助于处理condition number 不好地情况下矩阵求逆很困难的问题。L2范数不仅可以防止过拟合，还可以让我们的优化求解变的稳定和迅速。
2022-04-01 20:28:41赞同 展开评论 打赏
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