L2（Ridge）およびL1（Lasso）の正規化は、どちらも一般的に深いニューラルネットワークの正則化に使用されますが、長所と短所は異なります。

L2正規化：

長所：

連続的に微分可能なため、損失関数の凸性を保持し、ねじれ/滑らかさを導入しません。これは、重みの効率的な勾配ベースの最適化には望ましいものです。
重量をゼロに正確に駆動せず、大きさを減らすだけです。これは、すべての機能/入力を保持したいが、その影響を減らすだけで望ましい場合があります。

短所：

機能/重みの数を明示的に削減しないため、まばらなモデル/ソリューションを生成しない場合があります。
最適なL2正規化ハイパーパラメーター/係数は、調整が難しい場合があります。

L1正規化：

長所：

スパースソリューション/機能選択につながり、重要性の低い機能の重量をゼロに駆り立てます。これは、過剰適合を減らし、より解釈可能なモデルを生成するのに役立ちます。
最適なL1正規化ハイパーパラメーター/係数は、スパースを制御するため、選択しやすい場合があります。

短所：

継続的に微分可能ではないため、最適化をより困難にするキンク/非滑らかさを導入できます。
 すべての機能を保持したいが、その影響を軽減するだけでは適していない場合があります。

要約すると、私はお勧めします：

L2正規化の使用の場合：

効率的な勾配ベースの最適化は優先事項です（連続性のため）
すべての機能を保持したいが、係数の影響を減らす必要があります
適切なL2正規化強度を見つけることは実現可能です

L1正規化の使用の場合：

スパース/解釈可能なモデルの生産は優先事項です（スパースの誘発のため）
最適化において抑制性のない潜在的な課題に対処することができます
適切なL1正規化強度を選択して、望ましいスパースを実現することは実行可能です

もちろん、両方の両方（L1 + L2正規化）の組み合わせを使用して、両方の利点をいくつか取得することもできます。

お役に立てれば！
L2 (ridge) and L1 (lasso) regularization are both commonly used for regularization of deep neural networks, but they have different pros and cons:

L2 regularization:

Pros:

Continuously differentiable, so it preserves the convexity of the loss function and does not introduce kinks/non-smoothness. This is desirable for efficient gradient-based optimization of the weights.
Does not drive weights exactly to zero, just reduces their magnitude. This can be desirable if you want to retain all features/inputs but just reduce their influence.

Cons:

Does not explicitly reduce the number of features/weights, so may not produce sparse models/solutions.
The optimal L2 regularization hyperparameter/coefficient can be tricky to tune.

L1 regularization:

Pros:

Leads to sparse solutions/feature selection, driving weights of less important features exactly to zero. This can be useful for reducing overfitting and producing more interpretable models.
The optimal L1 regularization hyperparameter/coefficient can be easier to select since it controls the sparsity.

Cons:

Not continuously differentiable, so can introduce kinks/non-smoothness which makes optimization more challenging.
 May not be suitable if you want to retain all features but just reduce their influence.

So in summary, I would recommend:

Using L2 regularization if:

Efficient gradient-based optimization is a priority (due to continuity)
You want to retain all features but reduce influence of coefficients
Finding the right L2 regularization strength is feasible

Using L1 regularization if:

Producing sparse/interpretable models is a priority (due to inducing sparsity)
You are able to handle the potential challenges with non-differentiability in optimization
Selecting the right L1 regularization strength to achieve desired sparsity is feasible

Of course, you could also use a combination of both (L1 + L2 regularization) to get some of the benefits of both.

Hope this helps!