2017年8月8日 · 一、l0范数与l1范数 l0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用l0范数来规则化一个参数矩阵w的话，就是希望w的大部分元素都是0。这太直观了，太露骨了吧，换句话说，让参数w是稀疏的。

2018年4月30日 · L0 Norm: It is actually not a norm. (See the conditions a norm must satisfy here). Corresponds to the total number of nonzero elements in a vector. For example, the L0 norm of the vectors (0,0)...

2019年10月5日 · l0范数是指向量中非0的元素的个数。 如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0。 这太直观了，太露骨了吧，换句话说，让参数W是稀疏的。

2015年1月20日 · Tour Start here for a quick overview of the site Help Center Detailed answers to any questions you might have Meta Discuss the workings and policies of this site

2024年3月27日 · l0范数 是指向量中非0的元素的个数。如果我们用l0范数来规则化一个参数矩阵w的话，就是希望w的大部分元素都是0。换句话说，让参数w是稀疏的。 l1范数 是指向量中各个元素绝对值之和。l1范数是l0范数的最优凸近似。

l0范数定义为向量中非零元素的个数。 例如，向量[0, 1, 2, 0, 3]的L0范数就是3，因为它有3个非零元素。 L0范数常常用来表示模型的复杂性或者模型的稀疏性。

2019年5月3日 · 不过一般使用l1而不使用l0的原因在于，一是l0很难优化求解，是np难问题；二是因为l1是l0的最优凸近似，比l0更容易优化求解。 L2范数 向量中各元素平方和然后开方。

2024年7月24日 · L0 Norm. The L0 norm, also known as the “zero norm,” is defined as the number of non-zero elements in a vector.

2021年11月9日 · l0范数是指向量中非0的元素的个数。 (L0范数很难优化求解) L1范数是指向量中各个元素绝对值之和 L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根 L1范数可以进行特征选择，即让特征的系数变为0.

L0：计算非零个数，用于产生稀疏性，但是在实际研究中很少用，因为 L0范数 很难优化求解，是一个 NP-hard问题 ，因此更多情况下我们是使用 L1范数 L1：计算绝对值之和，用以产生稀疏性，因为它是L0范式的一个最优凸近似，容易优化求解