L2normaliseerimine

L2normaliseerimine, ka L2 normalisatsiooniks nimetatud, on andmetöötluses ja masinõppes kasutatav tehnika, mille eesmärk on muuta vektorite pikkused (normid) ühikuteks. See tähendab, et iga vektori elementide ruutude summa jagatakse selle vektori pikkusega. Selle tulemusel saavad kõik normaliseeritud vektorid pikkuseks 1, säilitades samal ajal nende algse suuna.

Selle normaliseerimismeetodi peamine eesmärk on vältida suurte väärtustega tunnuste dominatsiooni teiste, väiksemate väärtustega tunnuste üle. Kui tunnuste vahel on suuri erinevusi skaalas, võivad mõned algoritmide funktsioonid ja kaugusmõõtmised olla tugevalt mõjutatud suurimatest väärtustest, mis võib viia suboptimaalse jõudluse või moonutusteni. L2 normaliseerimine tagab, et kõik tunnused panustavad analüüsi võrdselt, sõltumata nende algsest skaalast.

L2 normaliseerimist kasutatakse sageli tekstianalüüsis, kus sõnade esinemissagedused võivad väga suuresti varieeruda. Samuti on see tavaline pildi- ja videoreaduse rakendustes ning mitmesugustes masinõppe mudelites, nagu näiteks tugivektorimasinad (SVM) ja närvivõrgud. Normaliseerimine aitab kaasa stabiilsemale ja usaldusväärsemale mudeli õppimisele, eriti kui andmetes esineb suuri variatsioone.