在机器学习与深度学习的世界里，L1范数和L2范数是两个不可或缺的概念。它们不仅是衡量向量大小的工具，更是优化算法中的重要角色。🤔
首先，让我们来认识L1范数，它的公式为：
\[ \|x\|_1 = \sum_{i=1}^n |x_i| \]
简单来说，就是向量中各元素绝对值的总和。L1范数因其“稀疏性”而闻名，它能让模型更倾向于选择少数几个非零权重，从而实现特征选择的效果。🌟
接着是L2范数，其公式为：
\[ \|x\|_2 = \sqrt{\sum_{i=1}^n x_i^2} \]
相比L1，L2范数更关注整体的权重分布，通过平滑化参数来避免过拟合问题。因此，在正则化任务中，L2范数常常被用来保持模型的稳定性。💪
无论是L1还是L2，它们都为数据科学领域注入了强大的计算力！🚀 你学会了吗？😉