L1范数美名又约Lasso Regularization，指的是向量中每个元素的绝对值之和，这样在优化目标函数的过程中，就会使得w尽可能地小，在一定程度上起到了防止过拟合的作用，同时与L2范数（Ridge Regularization ）不同的是，L1范数会使得部分w变为0， 从而达到了特征选择的效果。

（1）下降速度：L1范数按照绝对值函数来下降，L2范数按照二次函数来下降。因此在0附近，L1范数的下降速度大于L2范数，故L1范数能很快地下降到0，而L2范数在0附近的下降速度非常慢，因此较大可能收敛在0的附近。