在机器学习和深度学习领域，范数（Norm）是一个非常重要的概念，它用于衡量向量或矩阵的大小。其中，L1范数和L2范数是最常用的两种范数类型。今天，我们就来一起深入了解一下这两种范数以及它们的图像表示。

首先，我们来看看L1范数。L1范数定义为向量中所有元素绝对值之和，用公式表示就是：||x||₁ = Σ|xi|。在图像上，L1范数可以看作是一个菱形区域，这个区域内的点到原点的距离都是相同的。这种特性使得L1范数在处理稀疏数据时特别有用，因为它倾向于产生稀疏解，即许多权重会被压缩到零。

接着，我们来看一下L2范数。L2范数定义为向量中所有元素平方和的平方根，即：||x||₂ = √(Σxi²)。在二维空间中，L2范数形成的图形是一个圆形。L2范数因其平滑性而被广泛应用于各种优化问题中，因为它更倾向于均匀地减少所有权重的大小，而不是像L1范数那样倾向于产生稀疏解。

通过对比L1范数和L2范数的图像，我们可以更直观地理解它们之间的区别。无论是在理论研究还是实际应用中，选择合适的范数对于提高模型性能至关重要。希望这篇简短的介绍能帮助你更好地理解L1、L2范数的概念及其图像表示。📚💡

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