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： ?
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
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
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：
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