L1正则化和L2正则化是常用的正则化方法，用于在神经网络中控制过拟合现象。它们的主要区别在于正则化项的形式不同。

L1正则化的正则化项是权重系数的绝对值之和，数学表达式为：$||\lambda||_1$，其中$\lambda$是正则化参数，w是权重系数向量。L1正则化的主要效果是对权重系数进行稀疏化，即将一部分权重系数设为0，从而使得神经网络更加简洁，同时也能够防止过拟合。因此，L1正则化常常被用于特征选择和降维等问题中。

L2正则化的正则化项是权重系数的平方和，数学表达式为：$||\lambda||_2$，其中$\lambda$是正则化参数，w是权重系数向量。L2正则化的主要效果是通过对权重系数进行约束，减小权重系数的值，从而控制模型的复杂度，防止过拟合。L2正则化也被称为权重衰减。

相比而言，L1正则化更倾向于让权重系数变得稀疏，即许多权重系数为0，而L2正则化更倾向于让权重系数分布在一个比较小的范围内，避免权重系数过大，导致模型过拟合。此外，L2正则化对权重系数的惩罚比L1正则化更加平滑，更加连续，因此在训练过程中更加稳定。但是，L2正则化的效果可能会被一些异常值所影响，这时候L1正则化可能会更加鲁棒。

在实际应用中，选择使用哪种正则化方法，需要根据具体的问题和数据情况进行选择。例如，在需要进行特征选择或者需要得到稀疏权重系数的问题中，可以选择L1正则化；而在需要控制模型复杂度和防止过拟合的问题中，可以选择L2正则化。