{"conversations": [{"from": "human", "value": "Azaldu l2 normalizazioa"}, {"from": "gpt", "value": "Estatistiken estatistiketan eta aplikazioetan, normalizazioak esanahi barruti bat izan dezake. Kasu xumeenean, balorazioen normalizazioak eskala batetik bestera neurtzeko esan nahi du, askotan batez bestekoaren aurretik. L2-Normalizizazioaren kasuan, doiketa hau L2-Norm-en oinarrian aplikatzen da, eta hau honela definitzen da:  okax2 = i_i^2); kasu honetan, dagokion normalizazioa honela definituko litzateke: ezm(x) = x/at-tax2"}, {"from": "human", "value": "Noiz erabili beharko litzateke L2 erregularizazio gailulen sare sakon batean, L1 erregularizazioaren aurka?"}, {"from": "gpt", "value": "L2 eta L1 erregularizazioa bi teknikak erabiltzen dira neural sare handietan egokitzeko. L2 eta L1 erregularizazioaren arteko hautapena arazo zehatzaren mende dago, eta datuen ezaugarriak. L2 erregularizaziorik ohikoena da, eta termizazioaren terminoa gehitzen dio amortizazio-funtzioari pisuen karratuen baturaren berdina. Honek pisuen magnitudea murriztuko du eta sarearen pisu txikiak erabiltzera animatuko du. L2 eta L1 erregularizazioa normalean banatzen denean erabiltzen da, zigor- terminoa pisuaren arabera. L2 balioko balio arruntek garrantzi txikiagoa dute, adibidez, L1 balioko 0 baino txikiagoa denean. Honen ondorioz, L1 balioko 0 bada, orduan, ordea, mugarik ez da erabiltzen."}]}