L2とL1の正規化は、どちらも深いニューラルネットワークでの過剰適合を防ぐために使用される手法です。L2とL1の正規化の選択は、解決される特定の問題とデータの特性に依存します。

L2正規化は、最も一般的に使用される正規化方法であり、重みの正方形の合計に等しい損失関数にペナルティ項を追加します。これは、ウェイトの大きさを減らし、ネットワークが小さな重みを使用するように促す効果があります。ペナルティ用語は大きな重みに敏感であり、少量の重みに敏感ではないため、データが通常分布するときにL2正規化がよく使用されます。

一方、L1正規化は、重みの絶対値の合計に等しい損失関数にペナルティ項を追加します。これは、ネットワークがスパースウェイトの使用を奨励する効果があり、多くの重みがゼロに設定されています。L1の正規化は、データがまばらであるか、多くの無関係な機能を含んでいる場合によく使用されます。これは、ネットワークが機能の小さなサブセットのみを使用することを奨励するためです。

一般に、目標が過剰適合を減らすことである場合、L2の正則化が好まれますが、目標がスパース表現と機能の選択を促進することである場合、L1の正則化が好まれます。L2とL1の正規化の選択は、計算時間、モデルサイズ、精度など、問題の特定の要件にも依存します。
L2 and L1 regularization are both techniques used to prevent overfitting in deep neural networks. The choice between L2 and L1 regularization depends on the specific problem being solved and the characteristics of the data.

L2 regularization is the most commonly used regularization method and adds a penalty term to the loss function equal to the sum of the squares of the weights. This has the effect of reducing the magnitude of the weights and encouraging the network to use small weights. L2 regularization is often used when the data is normally distributed, as the penalty term is sensitive to large weights and less sensitive to small weights.

L1 regularization, on the other hand, adds a penalty term to the loss function equal to the sum of the absolute values of the weights. This has the effect of encouraging the network to use sparse weights, with many weights being set to zero. L1 regularization is often used when the data is sparse or contains many irrelevant features, as it encourages the network to use only a small subset of the features.

In general, L2 regularization is preferred when the goal is to reduce overfitting, while L1 regularization is preferred when the goal is to promote sparse representations and feature selection. The choice between L2 and L1 regularization will also depend on the specific requirements of the problem, such as computational time, model size, and accuracy, among others.