你没有摆脱实际的异常值（没有数据减少）。但是统计方法可以对异常值具有鲁棒性。

稳健统计是对从广泛的概率分布中提取的数据具有良好性能的统计，尤其是对于非正态分布。已经为许多常见问题开发了强大的统计方法，例如估计位置、尺度和回归参数。一个动机是产生不受异常值过度影响的统计方法。

来源：维基百科。

因此，L-1 正则化对异常值具有鲁棒性，因为它使用估计的异常值和惩罚项之间的绝对值。

然而，L2 正则化对异常值并不稳健，因为平方项会放大估计和惩罚之间的差异。