Here are some of the most common uses of L2 normalization:

    1. Image recognition: L2 normalization is used to normalize the feature vectors of images, making sure that the features have a consistent scale and magnitude.
    2. Natural language processing: In NLP, word vectors are often L2 normalized to ensure that the magnitude of the vector reflects the importance of the word in the corpus.
    3. Machine learning: L2 normalization is used in some machine learning algorithms, such as k-nearest neighbors, to normalize the feature vectors and make the algorithms scale invariant.
    4. Deep learning: L2 normalization is commonly used in deep learning models to prevent the activation values in a neural network from becoming too large and unstable.
    5. Recommendation systems: L2 normalization is used to normalize the feature vectors in recommendation systems, making sure that the algorithms do not favor users or items with large feature values.
ต่อไปนี้คือการใช้งานทั่วไปบางประการของการทำให้เป็นมาตรฐานของ L2: 1. การจดจำรูปภาพ: การทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 ใช้ในการทำให้เวกเตอร์คุณสมบัติของรูปภาพเป็นมาตรฐาน เพื่อให้แน่ใจว่าคุณสมบัตินั้นมีขนาดและขนาดที่สอดคล้องกัน 2. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ: ใน NLP เวกเตอร์คำมักจะถูกทำให้เป็นมาตรฐาน L2 เพื่อให้แน่ใจว่าขนาดของเวกเตอร์สะท้อนถึงความสำคัญของคำในคลังข้อมูล 3. การเรียนรู้ของเครื่อง: การทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 ถูกใช้ในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องบางอย่าง เช่น k-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด เพื่อทำให้เวกเตอร์ฟีเจอร์เป็นมาตรฐาน และทำให้ขนาดอัลกอริทึมไม่แปรเปลี่ยน 4. การเรียนรู้เชิงลึก: การทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 มักใช้ในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อป้องกันไม่ให้ค่าการเปิดใช้งานในโครงข่ายประสาทเทียมมีขนาดใหญ่เกินไปและไม่เสถียร 5. ระบบการแนะนำ: การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 ใช้ในการทำให้เวกเตอร์ฟีเจอร์ในระบบการแนะนำเป็นมาตรฐาน เพื่อให้แน่ใจว่าอัลกอริทึมไม่เอื้ออำนวยต่อผู้ใช้หรือรายการที่มีค่าฟีเจอร์สูง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence