深度学习是当今人工智能领域最热门的话题之一，它涉及到很多数学概念，如范数。今天我们就来了解一下三种常见的范数：L0、L1以及L2范数。

首先，我们来看一下L0范数，它实际上是指向量中非零元素的个数。在机器学习中，L0范数通常用于特征选择，因为它可以帮助我们找到那些对预测结果影响最大的特征。然而，由于L0范数是非凸函数，所以求解起来比较困难。🌟

接下来是L1范数，它是向量中各个元素绝对值之和。L1范数在机器学习中主要用于稀疏化权重，这样可以使得模型更简单，从而避免过拟合。因此，L1范数也被称为Lasso回归。🎯

最后，我们来看看L2范数，它是向量中各个元素平方和的开方。L2范数在机器学习中主要用于防止过拟合，因为它的惩罚项会使得模型权重变得更小。因此，L2范数也被称为Ridge回归。🛡️

总的来说，L0、L1以及L2范数在深度学习中都有广泛的应用，它们各自有各自的优点和缺点。希望这篇文章能帮助你更好地理解这些概念！📖

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