L2 normalization, ogé katelah normalization Euclidean, nyaéta prosés rescaling vektor sahingga magnitudana (atawa L2 norma) sarua jeung 1. Ieu mangrupakeun tipe normalization dipaké dina learning mesin jeung learning jero pikeun skala inputs ka model ka rentang standar nilai. The L2 norma vektor x ieu dihartikeun salaku akar kuadrat tina jumlah kuadrat unsur na: xx_2 = sqrtx2 = xrt1^2 + x2^2 +... + xn^2) L2 normalization tina vektor x dipigawé ku ngabagi vektor ku L2 na: x_norma = x / xx_2 normalization Ieu normalization input mantuan pikeun ngurangan dampak nilai badag dina vektor, sarta bisa ngaronjatkeun kinerja algoritma pembelajaran mesin, kayaning bisa ogé di fungsionalitas di mana fungsionalitas komputer dimungkinkeun pikeun ngaronjatkeun gambar tina jaringan pembelajaran mesin, kayaning bisa dipaké dina
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence