L1+L2正则化

简单来说就是既有L1的稀疏效果，也有L2使权重趋于0的效果。
比如：
L1的效果： 100x1+ 0.1x2 + 0x3
L2的效果： 0.85x1 + 0.79x2 + 0.69x3
L1+L2的效果： 0.95x1 + 0.68x2 + 0*x3

怎么理解在模型中同时使用L1+L2正则化

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