l1-norm loss & l2-norm loss （l1范数和l2范数作为正则项的比较）l1-norm loss & l2-norm loss （l1范数和l2范数作为正则项的比较）
l1-norm loss & l2-norm loss （l1范数和l2范数作为正则项的比较）l1-norm 和 l2-norm是常见的模型优化过程中的正则化项，对应到线性回归的领域分别为lasso Regression和 Ridge Regression，也就是 lasso 回归（有的地方也叫套索回归）和岭回归（也叫脊回归）。在深度学习领域也用l1和l2范数做正则化处理。这里简要介绍...
