\[L1和L2正则化在数学上都是通过向原始损失函数添加一个惩罚项来实现的。\\ L1正则化的惩罚项是模型参数的绝对值之和，它可以写为：\\ \lambda\sum_{i=1}^{n}|w_i|\\ 其中\lambda是一个超参数，控制惩罚程度的大小，w_i表示第i个参数的值。\\ L2正则化的惩罚项是模型参数的平方和的一半，它可以写为：\\ \frac{\lambda}{2}\sum_{i=1}^{n}w_i^2\\ L1正则化在优化过程中对参数产生了绝对值的惩罚，从而对稀疏性的要求较高，L2正则化对参数产生的是平方的惩罚，具有平滑性，能够有效防止过拟合。\\ L1正则化和L2正则化的数学原理是通过限制模型的复杂度，从而达到防止过拟合的目的。在不同的问题场景中，可以根据自己的需求选择适当的正则化方法。\\ \] 标签：惩罚,正则,参数,L1,L2,lambda From： https://www.cnblogs.com/szj666/p/17093953.html