L0范式，L1范式，L2范式的简单理解
2017-12-18 21:18
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L0范数是指向量中非0的元素的个数。
L1范数是指向量中各个元素绝对值之和。
既然L0可以实现稀疏，为什么不用L0，而要用L1呢？个人理解一是因为L0范数很难优化求解（NP难问题），二是L1范数是L0范数的最优凸近似，而且它比L0范数要容易优化求解。所以大家才把目光和万千宠爱转于L1范数。
L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根
L1范数是指向量中各个元素绝对值之和。
既然L0可以实现稀疏，为什么不用L0，而要用L1呢？个人理解一是因为L0范数很难优化求解（NP难问题），二是L1范数是L0范数的最优凸近似，而且它比L0范数要容易优化求解。所以大家才把目光和万千宠爱转于L1范数。
L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根
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