假设我们的模型只有一个参数 \(w\)，损失函数为 \(L(w)\)，加入 L1 和 L2 正则化后的损失函数分别记为 \(J_1(w), J_2(w)\)：
\[\begin{gathered} J_1(w) = L(w) + \lambda |w| \\ J_2(w) = L(w) + \lambda w^2 \end{gathered} \]
原损失函数 \(L\) 在 \(w = 0\) 处的导数记为 \(L'(0)\)，那么 \(J_1\) 在 \(w = 0\) 处的左、右导数为：
\[\begin{gathered} J_{-}'(0) = L'(0) - \lambda \\ J_{+}'(0) = L'(0) + \lambda \\ \end{gathered} \]
当 \(\lambda > |L'(0)|\) 时，\(w = 0\) 处的左导数 \(L'(0) - \lambda < 0\)、右导数 \(L'(0) + \lambda > 0\)，此时 \(w = 0\) 为 \(J_1\) 的一个极小值点。
也就是说，即使 \(L\) 不在 \(w = 0\) 处取得极小值（\(L'(0) \neq 0\)），我们也能够通过调节 \(\lambda\) 将损失函数的极小值点“转移”到 \(w = 0\)。
再来看 L2 正则化时的情况，\(J_2\) 在 \(w = 0\) 处的导数为：
\[J_2'(0) = [L'(w) + 2 \lambda w]_{w = 0} = L'(0) \]
由此可见，如果 \(L\) 不在 \(w = 0\) 处取得极小值（\(L'(0) \neq 0\)），那么加入 L2 正则项后仍然不可能在 \(w = 0\) 处取得极小值。
总结：L1 正则化能将损失函数的极小值点“转移”到 \(w = 0\) 处，而 L2 正则化无论如何设置 \(\lambda\) 都达不到这样的效果。
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