Разница между L1 и L2 регуляризацией заключается в том, как они добавляют штраф к функции потерь модели: 12

1. L1 регуляризация (регуляризация Лассо) добавляет штраф, равный сумме абсолютных значений коэффициентов (весов) модели. 12 Это позволяет создавать разреженные модели, где только небольшое количество признаков имеет ненулевые веса. 1 L1 регуляризация полезна при работе с наборами данных с большим количеством функций, поскольку помогает упростить модель, сосредоточив внимание на наиболее важных функциях. 2
2. L2 регуляризация (регуляризация Риджа) добавляет штраф, пропорциональный квадрату величины весов модели. 12 В отличие от L1 регуляризации, L2 не склонна обнулять веса. 1 Вместо этого она уменьшает веса постепенно, делая модель более «гладкой» и менее подверженной влиянию шума в данных. 1 L2 регуляризация полезна в ситуациях, когда количество признаков в данных велико или когда они сильно коррелированы. 1

Выбор между L1 и L2 регуляризацией зависит от конкретной задачи и методов обучения. 3