在双塔模型（也称为双塔神经网络）中，L2 Norm（L2范数）的应用通常是为了进行特征归一化或标准化的目的...
L2-norm（欧几里得范数）是最常用的向量长度或大小的度量方式，它提供了一个简单且直观的方法来衡量梯度的大小。在数学上，L2-norm定义为向量各元素的平方和的平方根。使用L2-norm作为梯度裁剪的基准，因为它代表了梯度向量在n维空间中的“真实”长度或能量，这有助于确保梯度更新步骤的方向保持不变，同时限制其步长...
l2norm用法 L2 norm其实是一个比较朴素且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。 L2 norm的作用...
L2范数是指向量各元素的平方和然后开方,用在回归模型中也称为岭回归(Ridge regression)。 L2避免过拟合的原理是:让L2范数的规则项||W||2尽可能小,可以使得W每个元素都很小,接近于零,但是与L1不同的是,不会等于0;这样得到的模型抗干扰能力强,参数很小时,即使样本数据x发生很大的变化,模型预测值y的变...
L1和L2的区别 L1范数(L1 norm)是指向量中各个元素绝对值之和,也有个美称叫“稀疏规则算”(Lasso regularization)。 比如 向量A=[1,-1,3], 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|. 简单总结一下就是: L1范数: 为x向量各个元素绝对值之和。 L2范数: 为x向量各个元素平方和的1/2次方,L2范数又称Euclidean范...
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...
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...
L0,L1,L2正则化 在机器学习的概念中,我们经常听到L0,L1,L2正则化,本文对这几种正则化做简单总结。 1、概念 L0正则化的值是模型参数中非零参数的个数。 L1正则化表示各个参数绝对值之和。 L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 2、先讨论几个问题: 1)实现参数的稀疏有什么好处吗? 一个好处是可以简...
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:
L2 norm就是欧几里德距离