“`” 参考回答： L1是模型各个参数的绝对值之和,L2为各个参数平方和的开方值。L1更趋向于产生少量的特征,其它特征为0,最优的参数值很大概率出现在坐标轴上,从而导致产生稀疏的权重矩阵,而L2会选择更多的矩阵,但是这些矩阵趋向于0。 <pre><code> "“` Was this helpful? YesNo 0 / 0 上一篇: 问题：Loss Function有哪些，怎么用？ 下一篇: 交叉熵公式 发表回复 取消回复0 Your email address will not be published. 在此浏览器中保存我的显示名称、邮箱地址和网站地址，以便下次评论时使用。