L2正規化の最も一般的な用途の一部は次のとおりです。

    1.画像認識：L2正規化は、画像の特徴ベクトルを正規化するために使用され、機能が一貫したスケールと大きさを持っていることを確認します。
    2.自然言語処理：NLPでは、単語ベクトルがL2を正規化して、ベクトルの大きさがコーパスの単語の重要性を反映していることを確認します。
    3.機械学習：L2正規化は、K-nearest Neighborsなどの一部の機械学習アルゴリズムで使用され、特徴ベクトルを正規化し、アルゴリズムスケールを不変にします。
    4.深い学習：L2の正規化は、神経ネットワークの活性化値が大きくなりすぎて不安定にならないようにするために、ディープラーニングモデルで一般的に使用されます。
    5.推奨システム：L2正規化は、推奨システムの特徴ベクトルを正規化するために使用され、アルゴリズムがユーザーまたは大きな機能値を持つアイテムを好まないことを確認します。
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.