Можешь ли проинтерпретировать L2

L2 (или L2-норма) — это евклидова норма вектора, которая вычисляется как квадратный корень из суммы квадратов его элементов. В машинном обучении часто используется для регуляризации (L2-регуляризация, Ridge), чтобы предотвратить переобучение, штрафуя большие веса модели.

Формула L2-нормы для вектора w:

||w||₂ = √(w₁² + w₂² + ... + wₙ²)

Пример вычисления в Python:

import numpy as np
w = np.array([3, 4])
l2_norm = np.linalg.norm(w)  # Результат: 5.0 (√(3² + 4²) = 5)

L2-регуляризация добавляет к функции потерь член λ * ||w||₂², где λ — гиперпараметр силы регуляризации. Это способствует сглаживанию весов, но не обнуляет их (в отличие от L1).