可以用于矩阵正则化的范数

在矩阵正则化中，常用的范数有以下几种：

1. L1范数（又称为曼哈顿范数）：矩阵中所有元素的绝对值之和。
2. L2范数（又称为欧几里得范数）：矩阵中所有元素的平方和的开方。
3. Frobenius范数：矩阵中所有元素的平方和的开方。
4. 最大值范数：矩阵中所有元素的绝对值的最大值。

这些范数都可以用于矩阵正则化，通过对矩阵的范数进行约束，可以有效地控制模型的复杂度，防止过拟合。不同的范数在正则化中有不同的效果和应用场景，具体选择哪种范数取决于具体问题和需求。