L1 正则化和 L2 正则化有什么区别？在模型训练中的作用是什么
正则化可以理解为一种什么法    正则化是减小过拟合现象的常用方法之一，常见的有 L1 正则化和 L2 正则化两种方法。本文将探讨这两种方法的区别和作用。
    L1 正则化和 L2 正则化的区别表现在正则化项的形式上。L1 正则化在原有损失函数的基础上，添加了所有参数绝对值之和的惩罚项，可以将参数压缩为稀疏的，即使对于一些无关紧要的特征，最后的参数也会归零。L2 正则化在原有损失函数的基础上，添加了所有参数平方和的惩罚项，可以将参数的大小缩放到一个合适的范围内。
    在模型训练中，正则化的作用是控制模型的复杂度。模型的复杂度指的是模型的拟合能力，通常会随着模型的参数数量增多而增大，但过大的模型容易出现过拟合现象，即对训练数据的拟合过于完美而泛化性能变差。正则化的目的就是通过在损失函数中添加一个惩罚项来降低参数的值，从而在一定程度上抑制模型的复杂度，防止过拟合现象的发生。
    L1 正则化可以用于特征选择，特别是当输入特征较多时，能够通过将一些无关紧要的特征的权重设为 0 来起到筛选特征的作用，从而提高模型的泛化能力。同时，L1 正则化还可以产
生稀疏的特征权重，进一步减小了模型的复杂度。但是，L1 正则化会使损失函数变成非连续可导的，需要使用特殊的算法进行求解。
    L2 正则化对于参数大小的缩放有更好的控制作用，可以避免出现参数值过大或过小的情况，抑制过拟合现象的发生。同时，L2 正则化的损失函数是连续可导的，容易求解。
    综上所述，L1 正则化和 L2 正则化在模型训练中都有着重要的作用，可以帮助控制模型的复杂度，减小过拟合现象的发生。具体选择哪种正则化方法，需要根据具体的问题和数据进行选择和调整。

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