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本节博文是线性代数第二部分，主要内容为 L 1 L1 L1 范数与 L 2 L2 L2 范数；有关线性代数基础知识，请访问：【深度学习】S2 数学基础 P1 线性代数（上）
范数的意义
范数的数学意义
在数学的框架内，范数是一个基本的概念，它为向量空间提供了一个度量方法，使得可以比较向量的大小，并研究向量之间的运算。
范数之于深度学习的意义
而在深度学习中，范数作为正则化项添加到损失函数中，以帮助改善模型的泛化能力。
具体的说，在深度学习中，损失函数由两部分组成：数据损失和正则化损失。数据损失反映了模型预测与真实标签之间的差异（例如，交叉熵损失或均方误差），而正则化损失则旨在惩罚模型的复杂度，抑制模型参数的过度增长，从而提高模型的泛化能力，防止过拟合。
e . g . e.g. e.g. 一个包含均方误差损失函数和 L1 正则化项的损失函数表示为：
L ( w ) = L d a t a ( w ) + λ R ( w ) L(w)=L_{data}(w)+\lambda R(w) L(w)=Ldata(w)+λR(w)
其中 L d a t a ( w ) L_{data}(w) Ldata(w) 为均方误差损失函数； R ( w ) R(w) R(w) 为 L1 正则化损失函数； λ \lambda λ 是正则化系数；
- L d a t a ( w ) = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ^ i ) 2 L_{data}(w)=\frac 1 n \sum ^n _{i=1} (y_i-\hat y_i)^2 Ldata(w)=n1∑i=1n(yi−y^i)2
其中， y i y_i yi 是第 i i i 个真实标签， y ^ i \hat y_i y^i 是模型预测的第 i i i 个标签， n n n 是样本数量。
- R ( w ) = ∑ j ∣ w j ∣ R(w)=\sum _j |w_j| R(w)=∑j∣wj∣
其中， w j w_j wj 是模型参数， ∣ w j ∣ |w_j| ∣wj∣ 是 w j w_j wj 的绝对值。
可以发现，优化算法在训练过程中会同时最小化两部分损失。由于正则化项通常与模型的复杂度成正比，因此在优化算法寻找最小化损失函数的参数时，会倾向于选择那些能够同时减小数据损失和正则化损失的参数。这样，模型的参数值就会更加分散，模型变得更加简单，从而提高了在未见数据上的泛化能力。
如此，便是范数之于深度学习的意义。
L1 范数与 L2 范数
L1 范数
L1 范数，也称 L1 正则化、 "曼哈顿范数"（Manhattan norm），是向量各元素的绝对值之和。通过在损失函数中增加一个 L1 范数的惩罚项，使某些参数变为零，从而鼓励模型拥有更稀疏的权重，防止模型过拟合。
对于向量 x = x 1 , x 2 , . . . , x n \mathbf{x} = x_1, x_2, ..., x_n x=x1,x2,...,xn，其 L1 范数表示为：
∣ ∣ x ∣ ∣ 1 = ∑ i = 1 n ∣ x i ∣ ||x||1 = \sum{i=1}^{n} |x_i| ∣∣x∣∣1=i=1∑n∣xi∣
在深度学习 PyTorch 框架中计算 L1 范数，我们将 "绝对值函数" 和 "按元素求和" 组合起来；
python
torch.abs(u).sum()L2 范数
L2 范数，也称 L2 正则化、"欧几里得范数"（Euclidean norm）、"平方范数"，是向量的各元素平方和的平方根。同于 L1 正则化，鼓励模型拥有更稀疏的权重；不同于 L1 正则化，L2 正则化不会导致权重（参数）为零，而是减小权重的绝对值。
对于向量 x = x 1 , x 2 , . . . , x n \mathbf{x} = x_1, x_2, ..., x_n x=x1,x2,...,xn，其 L2 范数表示为：
∣ ∣ x ∣ ∣ 2 = ∑ i = 1 n x i 2 ||x||2 = \sqrt{\sum{i=1}^{n} x_i^2} ∣∣x∣∣2=i=1∑nxi2
在深度学习 PyTorch 框架中计算 L2 范数，使用 norm() 函数；
python
u = torch.tensor([3.0, -4.0])
torch.norm(u)小结
L1 范数和 L2 范数的选择取决于具体问题的需求。
在某些情况下，使用 L1 范数可以得到更稀疏的解，这在文本处理和某些类型的图像处理中是有益的。而在其他情况下，L2 范数可能更为合适，因为它能更好地控制模型的光滑度。
在实际应用中，根据不同的场景和问题特性，选择合适的范数非常重要，这关系到算法的性能和效果。
如上；
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2024.2.14