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L2正規化を説明してください
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ユークリッド正規化としても知られるL2正規化は、ベクトルを再スケーリングするプロセスであり、その大きさ（またはL2 NORM）が1に等しくなるようにするプロセスです。これは、機械学習で使用される正規化の一種であり、入力をモデルにスケーリングするために深い学習で使用されます。値の標準範囲に。

ベクトルXのL2ノルムは、その要素の正方形の合計の平方根として定義されます。

|| x || _2 = sqrt（x1^2 + x2^2 + ... + xn^2）

ベクトルXのL2正規化は、ベクトルをL2 Normで割ることによって実行されます。

x_normalized = x / || x || _2

この正規化は、入力ベクトルの大きな値の影響を減らすのに役立ち、ニューラルネットワークなどの特定の機械学習アルゴリズムのパフォーマンスを改善できます。また、機械学習モデルでの使用を容易にするために、画像から抽出された機能を正規化する必要があるコンピュータービジョンタスクにも役立ちます。