L2 normalization is a method of normalizing the magnitude of a vector to a value of 1. This is achieved by dividing each element in the vector by the square root of the sum of the squares of all elements in the vector.

The purpose of L2 normalization is to bring all vectors to the same scale and prevent one large value from dominating the calculation. This is useful in many applications such as image recognition and natural language processing, where each dimension in the vector can have a different scale, and the results should be invariant to the scale of the inputs.

Note that L2 normalization is sometimes referred to as "Euclidean normalization" or "L2 scaling".
การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 เป็นวิธีการทำให้ขนาดของเวกเตอร์เป็นมาตรฐานด้วยค่า 1 ซึ่งทำได้โดยการหารแต่ละองค์ประกอบในเวกเตอร์ด้วยรากที่สองของผลรวมของกำลังสองขององค์ประกอบทั้งหมดในเวกเตอร์ วัตถุประสงค์ของการทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 คือการนำเวกเตอร์ทั้งหมดมาอยู่ในสเกลเดียวกัน และป้องกันไม่ให้ค่าขนาดใหญ่เพียงค่าเดียวครอบงำการคำนวณ สิ่งนี้มีประโยชน์ในการใช้งานหลายอย่าง เช่น การจดจำรูปภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งแต่ละมิติในเวกเตอร์สามารถมีมาตราส่วนที่แตกต่างกัน และผลลัพธ์ควรไม่แปรผันตามขนาดของอินพุต โปรดทราบว่าการทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 บางครั้งเรียกว่า "การทำให้เป็นมาตรฐานแบบยุคลิด" หรือ "การปรับมาตราส่วน L2"
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence