L1和L2正則化區別
1. L1和L2的定義
L1正則化，又叫Lasso Regression
如下圖所示，L1是向量各元素的絕對值之和
L2正則化，又叫Ridge Regression
如下圖所示，L2是向量各元素的平方和
2. L1和L2的異同點
相同點：都用於避免過擬合
不同點：L1可以讓一部分特徵的係數縮小到0，從而間接實現特徵選擇。所以L1適用於特徵之間有關聯的情況。
L2讓所有特徵的係數都縮小，但是不會減為0，它會使優化求解穩定快速。所以L2適用於特徵之間沒有關聯的情況
3.L1和L2的結合
L1和L2的優點可以結合起來，這就是Elastic Net
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L1和L2正則化直觀理解
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L1和L2正則化。L1為什麼能產生稀疏值，L2更平滑
參考部落格：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35356992 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25707761 https://www.zhihu.com/question/37096933/answer/70426653 首先
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from: https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8453498.html https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8456968.html BN是由Google於2015年提出，這是一個深度神經網路訓練的技巧，它不僅可以加快了
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對L1正則化和L2正則化的理解
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