ユークリッド正規化としても知られるL2正規化は、ベクトルを再スケーリングするプロセスであり、その大きさ（またはL2 NORM）が1に等しくなるようにするプロセスです。これは、機械学習で使用される正規化の一種であり、入力をモデルにスケーリングするために深い学習で使用されます。値の標準範囲に。

ベクトルXのL2ノルムは、その要素の正方形の合計の平方根として定義されます。

|| x || _2 = sqrt（x1^2 + x2^2 + ... + xn^2）

ベクトルXのL2正規化は、ベクトルをL2 Normで割ることによって実行されます。

x_normalized = x / || x || _2

この正規化は、入力ベクトルの大きな値の影響を減らすのに役立ち、ニューラルネットワークなどの特定の機械学習アルゴリズムのパフォーマンスを改善できます。また、機械学習モデルでの使用を容易にするために、画像から抽出された機能を正規化する必要があるコンピュータービジョンタスクにも役立ちます。
L2 normalization, also known as Euclidean normalization, is a process of rescaling a vector so that its magnitude (or L2 norm) is equal to 1. It is a type of normalization used in machine learning and deep learning to scale the inputs to a model to a standard range of values.

The L2 norm of a vector x is defined as the square root of the sum of squares of its elements:

||x||_2 = sqrt(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2)

L2 normalization of a vector x is performed by dividing the vector by its L2 norm:

x_normalized = x / ||x||_2

This normalization helps to reduce the impact of large values in the input vector, and can improve the performance of certain machine learning algorithms, such as neural networks. It is also useful in computer vision tasks, where the features extracted from images need to be normalized to facilitate their use in machine learning models.