L2 normalization is a mathematical technique used to rescale the elements of a vector so that they have a magnitude (length) of 1 while preserving their direction. L2 normalization is used in many different fields and applications, including the following:

Machine learning and deep learning: L2 normalization is often used in machine learning and deep learning applications as a way to regularize the inputs to a model. By normalizing the inputs, we ensure that they are in a consistent range and scale, which can help prevent overfitting and improve the generalization performance of the model.

Computer vision: In computer vision, L2 normalization is used to normalize the feature vectors of images. This is done to ensure that the features of an image are in a consistent range, which can make it easier to compare the features of different images.

Natural language processing: L2 normalization is used in natural language processing to normalize the feature vectors of text documents. This is done to ensure that the features of different documents are in a consistent range, which can make it easier to compare the similarity of different documents.

Recommendation systems: L2 normalization is used in recommendation systems to normalize the vectors representing users or items. This is done to ensure that the vectors are in a consistent range, which can make it easier to compare the similarity of different users or items.

Control systems: In control systems, L2 normalization is used to normalize the state variables of a system so that they have a magnitude of 1. This can make it easier to design and implement control algorithms that are robust and insensitive to changes in the state variables.

These are just a few examples of the many different fields and applications where L2 normalization is used. The technique is useful because it provides a way to rescale the elements of a vector so that they are in a consistent range, which can help make it easier to compare and process the data.
การทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 เป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการปรับขนาดองค์ประกอบของเวกเตอร์ใหม่ เพื่อให้พวกมันมีขนาด (ความยาว) 1 ในขณะที่ยังคงรักษาทิศทางของพวกมัน การทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 ถูกนำมาใช้ในสาขาและแอปพลิเคชันต่างๆ มากมาย รวมถึงสิ่งต่อไปนี้: การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก: การทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 มักใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องและแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อเป็นแนวทางในการปรับอินพุตให้เป็นแบบจำลองให้เป็นปกติ ด้วยการปรับอินพุตให้เป็นมาตรฐาน เรารับประกันว่าอินพุตจะอยู่ในช่วงและขนาดที่สอดคล้องกัน ซึ่งสามารถช่วยป้องกันการโอเวอร์ฟิตและปรับปรุงประสิทธิภาพการวางนัยทั่วไปของโมเดลได้ คอมพิวเตอร์วิทัศน์: ในคอมพิวเตอร์วิทัศน์นั้น การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 ถูกใช้เพื่อทำให้เวกเตอร์คุณสมบัติของรูปภาพเป็นมาตรฐาน การทำเช่นนี้เพื่อให้แน่ใจว่าคุณสมบัติของรูปภาพอยู่ในช่วงที่สอดคล้องกัน ซึ่งช่วยให้เปรียบเทียบคุณสมบัติของรูปภาพต่างๆ ได้ง่ายขึ้น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ: การปรับมาตรฐาน L2 ใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำให้เวกเตอร์คุณลักษณะของเอกสารข้อความเป็นมาตรฐาน การทำเช่นนี้เพื่อให้แน่ใจว่าคุณลักษณะของเอกสารต่างๆ อยู่ในช่วงที่สอดคล้องกัน ซึ่งช่วยให้เปรียบเทียบความคล้ายคลึงกันของเอกสารต่างๆ ได้ง่ายขึ้น ระบบการแนะนำ: การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 ใช้ในระบบการแนะนำเพื่อทำให้เวกเตอร์ที่เป็นตัวแทนของผู้ใช้หรือรายการเป็นมาตรฐาน การทำเช่นนี้เพื่อให้แน่ใจว่าเวกเตอร์อยู่ในช่วงที่สอดคล้องกัน ซึ่งช่วยให้เปรียบเทียบความคล้ายคลึงกันของผู้ใช้หรือรายการต่างๆ ได้ง่ายขึ้น ระบบควบคุม: ในระบบควบคุม การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 ใช้ในการทำให้ตัวแปรสถานะของระบบเป็นมาตรฐานเพื่อให้มีขนาด 1 ซึ่งจะทำให้การออกแบบและใช้อัลกอริธึมการควบคุมที่แข็งแกร่งและไม่ไวต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรสถานะได้ง่ายขึ้น . นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของฟิลด์และแอปพลิเคชันต่างๆ มากมายที่ใช้การปรับมาตรฐาน L2 เทคนิคนี้มีประโยชน์เนื่องจากมีวิธีปรับขนาดองค์ประกอบของเวกเตอร์ใหม่เพื่อให้อยู่ในช่วงที่สอดคล้องกัน ซึ่งจะช่วยให้เปรียบเทียบและประมวลผลข้อมูลได้ง่ายขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence