L2正規化は、ベクトルの大きさを1の値に正規化する方法です。これは、ベクトル内の各要素をベクトル内のすべての要素の正方形の平方根で除算することによって達成されます。

L2正規化の目的は、すべてのベクトルを同じスケールにし、1つの大きな値が計算を支配するのを防ぐことです。これは、画像認識や自然言語処理などの多くのアプリケーションで役立ちます。このアプリケーションでは、ベクターの各ディメンションが異なるスケールを持つことができ、結果は入力のスケールに不変である必要があります。

L2正規化は、「ユークリッド正規化」または「L2スケーリング」と呼ばれることがあることに注意してください。
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".