在深度学习的世界里，模型的泛化能力至关重要。而L1正则化和L2正则化就是提升模型性能的重要工具之一！这两种方法通过在损失函数中添加正则化项来限制模型参数的复杂度，从而防止过拟合。

🌟L1正则化（Lasso Regression）会促使一些特征的权重变为零，这相当于进行了特征选择，让模型更加简洁高效。而L2正则化（Ridge Regression）则是通过平滑权重值来降低模型的复杂性，避免某些权重过大导致的震荡问题。两者各有千秋，选择哪种取决于具体应用场景。

🔍简单来说，L1适合寻找稀疏解，适合处理高维数据；L2则更适合连续且数值较大的场景。实际应用时，可以根据数据特点灵活调整，甚至结合两种正则化方式以达到最佳效果。💪

总之，合理运用L1和L2正则化，能让我们的深度学习模型更强大、更稳定！🚀