L1和L2损失函数
L1损失函数和L2损失函数是常用于机器学习和深度学习中的两种不同类型的损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的差异。它们在回归问题中经常被使用。
1.L1损失函数（绝对值损失函数）：
L1损失函数衡量预测值与真实值之间的绝对差异。对于单个样本，L1损失函数的定义如下：
L1损失=|预测值-真实值|
在训练过程中，多个样本的L1损失会求平均或者求和，得到整体的损失。L1损失函数的特点是对异常值（outliers）不敏感，因为它在计算时取绝对值，不会像平方一样因为差异的平方而放大异常值的影响。
2.L2损失函数（均方差损失函数）：
L2损失函数衡量预测值与真实值之间的平方差异。对于单个样本，L2损失函数的定义如下：正则化损失函数
L2损失=(预测值-真实值)^2
与L1损失函数类似，在训练过程中，多个样本的L2损失会求平均或者求和，得到整体的损失。L2损失函数的特点是在计算时会放大大误差的影响，因为差异的平方会得到更大的值，使得模型更加关注较大的预测误差。
在实际使用中，选择L1损失函数还是L2损失函数取决于问题的性质和要求。L1损失函数对于需要鲁棒性和不受异常值干扰的情况较为适用，而L2损失函数则常用于普通的回归问题。同时，它们也可以结合使用，形成L1和L2正则化，以综合考虑两种损失函数的优势。

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