L2正規化は、ベクトルの要素を再販売するために使用される数学的手法であり、方向を維持しながら1の大きさ（長さ）があるようにします。L2正規化は、以下を含む多くの異なる分野とアプリケーションで使用されます。

機械学習と深い学習：L2の正規化は、モデルへの入力を正規化する方法として、機械学習およびディープラーニングアプリケーションでよく使用されます。入力を正規化することにより、それらが一貫した範囲とスケールであることを確認します。これにより、過剰適合を防ぎ、モデルの一般化パフォーマンスを改善できます。

コンピュータービジョン：コンピュータービジョンでは、L2正規化を使用して、画像の特徴ベクトルを正規化します。これは、画像の機能が一貫した範囲であることを確認するために行われ、さまざまな画像の特徴を簡単に比較できるようにします。

自然言語処理：L2の正規化は、テキストドキュメントの特徴ベクトルを正規化するために自然言語処理で使用されます。これは、さまざまなドキュメントの機能が一貫した範囲であることを確認するために行われ、さまざまなドキュメントの類似性を容易に比較できるようにすることができます。

推奨システム：L2正規化は、ユーザーまたはアイテムを表すベクトルを正規化するための推奨システムで使用されます。これは、ベクトルが一貫した範囲であることを確認するために行われ、さまざまなユーザーやアイテムの類似性を容易に比較することができます。

制御システム：制御システムでは、L2の正規化を使用して、システムの状態変数を正規化して、大きさ1になります。これにより、状態変数の変化に堅牢で鈍感な制御アルゴリズムの設計と実装が容易になります。。

これらは、L2正規化が使用される多くの異なるフィールドとアプリケーションのほんの一部です。この手法は、ベクトルの要素を再スケーリングして一貫した範囲になるように役立つため有用です。これにより、データの比較と処理が容易になります。
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.