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。
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