L1范数损失和L2范数损失是机器学习和优化问题中常见的两种损失函数。它们在计算方式和性质上存在一些显著的区别。

首先，L1范数损失又称为绝对值误差，是预测值与真实值之间的绝对差异的总和。相比之下，L2范数损失也称为均方误差，是预测值与真实值之间差异的平方和。这意味着L1范数损失关注的是预测值与真实值之间的绝对差异，而L2范数损失则更加敏感于大误差，因为它计算的是误差的平方。

其次，由于L2范数的平方项会放大较大的误差，因此在训练模型时，L2范数损失对异常值（outliers）更加敏感。相比之下，L1范数损失对异常值不太敏感，因为它只考虑误差的绝对值，而不会受到平方项的放大影响。

此外，从优化的角度来看，L1范数损失促使模型得到稀疏解（sparse solution），即使大部分特征权重为零，而L2范数则更倾向于在所有特征上分配较小但非零的权重。这使得L1范数常被用于特征选择，以减少模型复杂度和提高泛化能力，而L2范数则有助于防止过拟合并保持平滑性。

总的来说，L1范数损失和L2范数损失在损失计算方式、对异常值的敏感度以及优化目标方面存在明显差异。选择使用哪种损失函数通常取决于具体问题的特点和需求，以及对模型性能和解释性的要求。