L1正则化和L2正则化在防止过拟合方面都有很好的效果,但它们之间存在一些显著的区别。 首先,L1正则化鼓励模型参数稀疏化,即产生很多零值参数,而L2正则化则使模型参数趋近于零,但并不产生完全稀疏的模型。这种差异使得L1正则化在某些场景下更具优势,例如当需要减少模型复杂度或提高模型可解释性时。 其次,L1正则化对于...