首先，L2-norm（欧几里得范数）作为衡量向量长度的标准，提供了一种直观且数学属性简单的度量方式。L2-norm定义为向量各元素平方和的平方根，它代表了梯度向量在n维空间中的“真实”长度，有助于维持梯度更新的方向不变，同时限制其幅度。这种方式有助于保持训练过程的稳定性，避免梯度爆炸问题。其次，L2-n...
L2norm定义为向量各元素平方和的平方根，提供了一种直观且数学属性简单的度量方式。它代表了梯度向量在n维空间中的“真实”长度，有助于维持梯度更新的方向不变，同时限制其幅度。优化稳定性：使用L2norm进行梯度裁剪可以有效地避免梯度爆炸问题，从而稳定训练过程。这种方式有助于保持模型在训练过程中的稳定...
L2 norm其实是一个比较朴素的应用比较广泛的正则化算法,从过去的传统算法到现在的深度学习,从数据预处理到模型优化,都或多或少的会用到这个思想。其算法的过程也比较简单: 1.求出当前层数据的平方 2.求出当前层数据的平方和 3.将第一步得到的数据除以第二步得到的数据 这样一个简单的过程,会有什么作用呢?
print("L2范数:", norm) 运行以上代码,将会输出向量 [3, 4] 的L2范数为 5.0。 在机器学习中,L2范数经常用于模型正则化和特征归一化。通过在损失函数中添加L2范数的正则化项,可以降低模型的复杂度,避免过拟合。另外,L2范数还常用于计算向量之间的欧氏距离,用于衡量向量之间的相似性或差异性。 《机器学习》(西瓜...
L1、L2这种在机器学习方面叫做正则化,统计学领域的人喊她惩罚项,数学界会喊她范数。 范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中,它定义在赋范线性空间中,并满足一定的条件,即①非负性;②齐次性;③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间(或矩阵)中的每个向量的长度或大小。
相比之下，余弦距离，用公式[公式]定义，主要关注向量的方向一致性，其结果范围是固定的，与向量长度和维度无关。它衡量的是两向量在空间中的夹角，因此，它是对方向关系的精确度量。当对向量x和y进行L2-norm处理，即应用[公式]后，我们可以观察到一个等效性：优化原始的欧式距离[公式]实际上等同于...
而它们的余弦距离计算公式为：[公式]余弦距离主要考量两向量x，y的方向一致性，其结果范围固定，不受向量长度与维度的影响。欧式距离全面衡量向量差异性，不仅考虑方向，也考量尺度，其结果范围可能变动，受向量长度及维度影响。若对向量x，y执行L2-norm操作，则：[公式]此时，优化欧式距离公式等价于优化...
l1-norm 和 l2-norm是常见的模型优化过程中的正则化项,对应到线性回归的领域分别为lasso Regression和 Ridge Regression,也就是 lasso 回归(有的地方也叫套索回归)和岭回归(也叫脊回归)。在深度学习领域也用l1和l2范数做正则化处理。这里简要介绍一下lasso和ridge(Ridge相关详见另一篇笔记:【https://blog.csdn.ne...
L1 norm和L2 norm 如果扩展到Lp范数,个人觉得这个解释的比较到位。 具体到L1范数和L2范数。具体到向量长度或举例,简单地理解,L1对应的是曼哈顿距离,L2对应的是欧几里得距离。 L1 norm: L2 norm:
最早尝试向量召回时，基于欧式距离的工具如Kmeans搜索树和faiss，都显示了对L2 norm的依赖。通过将双塔输出归一化，使得训练与搜索保持一致，这在一定程度上优化了模型表现。然而，去除L2 norm后，效果反而提升，这表明了在特定情况下，L2 norm的加入并非总是最优策略。当仅加入L2 norm而未配合其他调整时...