L1、L2正则VS L1、L2 loss

1.L1、L2正则——参数空间

L1范数表达式为：，

L2范数表达式：

L1正则（上图左），使得某些特征量变为0，因此具有稀疏性，可用于特征选择；

L2正则（上图右），整体压缩特征向量，使用较广。

2. L1、L2损失——loss函数

Smooth L1是L1的变形，用于Faster RCNN、SSD等网络计算损失，比较上图绿色曲线和红色曲线，我们可以看到绿色曲线（Smooth L1）的变化相对于蓝色曲线（L2）更缓慢，所以当x发生变化的时候，Smooth L1对x的变化更不敏感，即Smooth L1的抗噪性优于L2。（L1和L2的比较类似，同样L1对于噪声更鲁棒）

参考资料：l1 相比于 l2 为什么容易获得稀疏解？

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