損失関数にペナルティ項を加える正則化手法である「L1正則化（Lasso）」と「L2正則化（Ridge / Weight Decay）」の比較として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
L1正則化は重みの絶対値の和をペナルティとし、不要な重みを厳密にゼロにする（スパースな解を生成し特徴選択の効果がある）。L2正則化は重みの二乗和をペナルティとし、重み全体をゼロ近くへ滑らかに縮小させる。
イ
L1正則化は重みをゼロにすることは決してなく、L2正則化のみが重みを完全にゼロにする。
ウ
L1正則化は重みの二乗和を加え、L2正則化は重みの最大値のみを加える。
エ
ディープラーニングの重み減衰（Weight Decay）として標準的に使われるのはL1正則化である。