L1、L2范数理解
读了博主https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888的文章做简要的记录。
范数可以当作距离来理解。
L1范数：
曼哈顿距离，是机器学习中常见的正则化项（损失项），公式如下：
，机器学习中的L2范数应用形式为：
，
为L1范数。
L2范数：
欧式距离，公式如下：
，机器学习中的L2范数应用形式为：
，为L2范数。
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