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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、どちら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手法です。L2とL1の正規化の選択は、解決される特定の問題とデータの特性に依存します。

L2正規化は、最も一般的に使用される正規化方法であり、重みの正方形の合計に等しい損失関数にペナルティ項を追加します。これは、ウェイトの大きさを減らし、ネットワークが小さな重みを使用するように促す効果があります。ペナルティ用語は大きな重みに敏感であり、少量の重みに敏感ではないため、データが通常分布するときにL2正規化がよく使用されます。

一方、L1正規化は、重みの絶対値の合計に等しい損失関数にペナルティ項を追加します。これは、ネットワークがスパースウェイトの使用を奨励する効果があり、多くの重みがゼロに設定されています。L1の正規化は、データがまばらであるか、多くの無関係な機能を含んでいる場合によく使用されます。これは、ネットワークが機能の小さなサブセットのみを使用することを奨励するためです。

一般に、目標が過剰適合を減らすことである場合、L2の正則化が好まれますが、目標がスパース表現と機能の選択を促進することである場合、L1の正則化が好まれます。L2とL1の正規化の選択は、計算時間、モデルサイズ、精度など、問題の特定の要件にも依存します。