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1. L1和L2正则化

这篇讲得非常好：https://zhuanlan.zhihu.com/p/376000306
两者是用来控制模型复杂度和防止过拟合的常见手段，其公式如下：

其中L1正则化是加上参数的绝对值的和，而L2正则化是加上参数的平方和。

（1）L1正则化
L1正则化通过向损失函数添加参数的绝对值之和来惩罚模型的复杂度。L1正则化倾向于使一些参数变为0，从而可以用于特征选择，即自动减少不重要的特征。这使得模型更具稀疏性，有助于降低特征维度和模型复杂度。

（2）L2正则化
L2正则化通过向损失函数添加参数的平方之和来惩罚模型的复杂度。与L1正则化不同，L2正则化不会强制使参数变为零，但会让参数逐渐趋近于零。L2正则化会使各参数相对更加平滑，提高模型的稳定性。

2. 为什么L1正则化会导致稀疏呢？

对公式求导，就可以看0附近的导数是否导致0是其邻域内的极值点，如下所示：


上面的推导表明，对于L1，0的邻域内，存在某种条件，使得导数先负后正，即函数先减后增，所以0是极值点。而条件是：原损失函数J在某参数为0处的导数在(−a/n,a/n)范围内。这个条件，说直白一点就是有没有某特征对损失函数影响不大。

而L2在0处的导数，就等于J在0处的导数。只有当原始优化问题的最优解本身就是稀疏解的时候，才会使得该参数为0，而这个显然不常见。

基于此当极值点是wi=0时，在反向传播时就会更倾向于将将wi优化至0.