L2 norm是指对两个塔的输出隐层表征分别进行L2 norm操作,这是双塔一个非常关键和必须的训练技巧。 L2 norm可以保证模型训练的稳定性,将相似性度量的计算从cosin简化为内积,有利于线上部署。另一方面,L2 norm需要温度系数的配合,否则模型也难以收敛。关于L2 norm更详细的分析见《召回| 双塔: 看似简单实则大有乾坤...
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范数或者Frobenius范...
通过和L2规范化的权重更新规则对比,可以看出在 L1 规范化中,权重通过一个常量向 0 进行缩小。在 L2 规范化中,权重通过一个和 w 成比例的量进行缩小的。所以,当一个特定的权重绝对值 |w| 很大时,L1 规范化的权重缩小得远比 L2 规范化要小得多。相反,当一个特定的权重绝对值 |w| 很小时,L1 规范化的权...
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...
首先理解范数的概念 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
L2 norm就是欧几里德距离 L1 norm就是绝对值相加,又称曼哈顿距离 搞统计的人总是喜欢搞什么“变量选择”,变量选择实际上的 限制条件是L0 Norm,但这玩艺不好整, 于是就转而求L1 Norm(使用均方误差,就是Lasso ,当然在Lasso出来之前搞信号处理的就有过类似的工 ...
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...
第一步:什么是L2范数? L2范数定义如下: x 2 =√(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2) 其中x = (x1, x2, ...,xn)是一个n维向量。L2范数计算了向量中每个元素的平方和的平方根。换句话说,它衡量了向量的长度,并给出了与原点的欧几里德距离。 第二步:如何计算L2范数? 要计算向量的L2范数,可以按照以...
简介:L2范数(L2 norm),也称为欧几里德范数(Euclidean norm)或2-范数,是向量元素的平方和的平方根。它在数学和机器学习中经常被用作一种正则化项、距离度量或误差度量。 L2范数(L2 norm),也称为欧几里德范数(Euclidean norm)或2-范数,是向量元素的平方和的平方根。它在数学和机器学习中经常被用作一种正则化...
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: