卷積神經網絡(CNN)介紹07-正則化
L1正則化 L1範數是指向量中各個元素絕對值之和，也有個美稱叫「稀疏規則算子」（Lasso regularization） (任何的規則化算子，如果他在Wi=0的地方不可微，並且可以分解爲一個「求和」的形式，那麼這個規則化算子就可以實現稀疏。) 既然L0可以實現稀疏，爲什麼不用L0，而要用L1呢？ 個人理解一是因爲L0範數很難優化求解（NP難問題），二是L1範數是L0範數的最優凸近似，而且它比L0
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