范数有很多种，我们常见的有L1-norm和L2-norm，其实还有L3-norm、L4-norm等等，所以抽象来表示，我们会写作Lp-norm，一般表示为 : 对于上面这个抽象的公式，如果我们代入p值...， 若p为1，则就是我们常说的L1-norm： 若p为2，则是我们常说的L2-norm： 我们引用文章里的图片，L2-norm的距离就是两个黑点之间的绿线，而另外的3条线，都是L1-norm的大小。...首先，我们从上面那张二维的图可以看出，对于L2-norm，其解是唯一的，也就是绿色的那条；而对于L1-norm，其解不唯一，因此L1正则化项，其计算难度通常会高于L2的。...若使用L2-norm，那就是我们的LSE（Least Squares Error，最小二乘误差），其优化的目标函数如下： 针对两者的差异，可以看下表： ?
MSE(Mean Squared Error) $loss = \sum(y-\hat{y})^2$ $L2-norm = ||y-(xw+b)||_2$ $loss = norm(y-(xw+b))^...2$ 介绍一下各种norm 常用的norm有L1-norm，L2-norm即L1，L2范数。...Wikipedia 对于一个p-norm，严格定义是 $$ ||X||_p := (\sum_{i=1}^n |x_i|^p)^\frac{1}{p} $$ 其中当p取1时，被称为L1-norm，p取2时，被称为L2...-norm 根据上述公式，L1-norm的定义也就得到了，$||X||_1 := \sum_{i=1}^n |x_i|$ 同理，L2-norm，$||X||_2 := (\sum_{i=1}^n |x_i
Distance Algorithm python实现 import numpy as np def eucl_dist(x,y): """ Usage ----- L2...param x : numpy_array param y : numpy_array Returns ------- dist : float L2
正则项可以使用L1-norm(Lasso)、L2-norm(Ridge)，或结合L1-norm、L2-norm(Elastic Net)。 Lasso：使用L1-norm正则 ?...Ridge：使用L2-norm正则 ? ElasticNet：结合l1-norm、l2-norm进行正则 ?
正则项：L1-Norm和L2-Norm L1-Norm： ? L2-Norm： ? 凸优化问题 ? 其中，Rd→R是凸的，最优值为： ? 最优解为 ? 。 ? 最终目的就是找到最优解： ? ?
image.png L2-norm ?...image.png 对应的回归模型分别是Ridge回归(L2-norm)和LASSO回归(L1-norm) ElasitcNet算法 同时使用L1正则和L2正则的线性回归模型就称为 ElasitcNet
（3）L1-norm和L2-norm 其实稀疏的根本还是在于L0-norm也就是直接统计参数不为0的个数作为规则项，但实际上却不好执行于是引入了L1-norm；而L1norm本质上是假设参数先验是服从...Laplace分布的，而L2-norm是假设参数先验为Gaussian分布，我们在网上看到的通常用图像来解答这个问题的原理就在这。
从Bayesian的角度去解释batchnorm，首先引出PRML中解释的L2-NORM的由来：【似然函数*先验分布=后验分布，log(后验分布)=log(似然函数)+L2-NORM】，可知在log域的...L2-NORM（即先验分布）对应原值域的高斯分布，因此目标函数的拟合相当于后验分布的拟合，对weight的L2-NORM 正则项是对weight先验分布的拟合，这种拟合压制了训练中weight的波动，而原值域的变化不仅依赖于
LARS 提出的背景是，作者发现对于网络各层，其权重和梯度的L2-norm的比值|w|/|g|变化会非常大，比如5.76和1345。...3.最后一点，在计算梯度的L2-norm的时候，还加入了梯度的一阶和二阶惯量的信息。 LAMB 算法具体如下： ?
negative effect of initial phases may be due to periodicity, and cannot be directly regularized with L2
Transformer换成了参数量更大的Llama模型，实现细节也借鉴了VQ-GAN和ViT-VQ-GAN的做法，比如Codebook用更大的Vocabulary，在特征向量量化之前对特征向量进行降维和 L2
regularization后的图，函数模型没有学习到一些噪声样本，表达能力没有那么强，能进行更好的划分，而这就是我们想要的 Regularization有两种比较常见的方式，一种是加L1-norm，另一种是加L2
这时，归一化因子可以表示如下： L2-norm： ? L1-norm： ? L1-sqrt： ?...L2-Hys：它可以通过先进行L2-norm，对结果进行截短（clipping）（即值被限制为v - 0.2v之间），然后再重新归一化得到。...作者发现：采用L2- Hys，L2-norm 和 L1-sqrt方式所取得的效果是一样的，L1-norm稍微表现出一点点不可靠性。
feature normalization 再来看一下feature normalization，文章[2][3]对feature的L2-norm都有比较细致的分析，发现高质量正面人脸得到的feature...L2-norm比较大，而模糊低质量人脸得到的feature L2-norm比较小。
model_structure) 对于每张查询图片（query）和 查询库图像（gallery）,我们抽取特征通过简单的前向传播. outputs = model(input_img) # ---- L2...Why we L2-norm the feature? Part 2.2: 评测 是的，现在我们有了每张图片的特征。我们需要做的事情只有用特征去匹配图像。
答了特征抽样，是模拟随机森林，防止过拟合；支持线性分类器；可以自定义损失函数，并且可以用二阶偏导；加入了正则化项：叶节点数、每个叶节点输出score的L2-norm在一定情况下支持并行，只有在建树的阶段才会用到
2）由于是在多尺度feature map上做roi pooling，每个尺度上feature map的响应幅度不一样，所以需要先做L2-norm，然后再将这些尺度得到roi 特征concate到一起。
推导后可以得到Mask Embeddings的广义目标函数: 式中，为Mask Embeddings，为L2-norm，通过使用矩阵()对编码器和解码器进行简单的线性变换，最终目标函数可以表达为：
normalization（L2范数）等 Normalization主要思想是对每个样本计算其p-范数，然后对该样本中每个元素除以该范数，这样处理的结果是使得每个处理后样本的p-范数（比如l1-norm,l2...例如，对于两个TF-IDF向量的l2-norm进行点积，就可以得到这两个向量的余弦相似性。 函数normalize 提供了一个快速有简单的方式在一个单向量上来实现这正则化的功能。
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