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L2正規化を説明してください
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統計と統計の応用では、正規化にはさまざまな意味があります。最も単純な場合、評価の正規化とは、多くの場合、平均化する前に、異なるスケールで測定された値を概念的に一般的なスケールに調整することを意味します。L2ノーマル化の場合、この調整はL2-NORMに基づいて適用されます。これは次のように定義されています。
この場合、対応する正規化は次のように定義されます。
norm（x）= x/| x |
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L1の正規化とは対照的に、L2の正規化を深いニューラルネットワークで使用する必要がありますか？
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L2とL1の正規化は、両方とも深いニューラルネットワークでの過剰適合を防ぐために使用される方法であり、ネットワークが複雑すぎてパラメーターが多すぎるときに発生する可能性があります。L2とL1の正規化の選択は、特定の問題とソリューションの望ましい特性に依存します。
重量崩壊とも呼ばれるL2正規化は、重量の正方形の合計に比例する損失関数にペナルティ項を追加します。これは、重量をゼロに縮小する効果があり、過剰適合を防ぐのに役立ちます。
一方、L1正規化は、重みの絶対値の合計に比例したペナルティ用語を追加します。これには、ウェイトをまばらにする効果があります。つまり、それらの多くはゼロに駆動され、少数の重みのみがゼロではありません。
一般に、目標が重みのサイズを最小限に抑えることである場合、L2の正則化が好まれますが、目標が少数の非ゼロウェイトしかないスパースソリューションを取得することである場合、L1の正則化が好まれます。