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L1正则化和L2正则化：

L1正则化：在loss function后边所加正则项为L1范数，加上L1范数容易得到稀疏解（0比较多）。非平滑，求导困难，需要寻求凸优化方法来求解：proximal operator
L2正则化：loss function后边所加正则项为L2范数的平方，加上L2正则相比于L1正则来说，得到的解比较平滑（不是稀疏），但是同样能够保证解中接近于0（但不是等于0，所以相对平滑）的维度比较多，降低模型的复杂度。