Преимущества L2-нормализации перед другими методами:

• Эффективное предотвращение переобучения. 15 L2-регуляризация распространяет влияние одного признака на несколько, что выгодно при наличии корреляций между входными признаками. 5
• Более равномерное распределение весов. 1 Это может быть предпочтительнее в случаях, когда все признаки считаются важными. 1
• Создание гладких и стабильных моделей, которые менее чувствительны к отдельным выбросам или шумам в данных. 1

Недостатки L2-нормализации:

• Не подходит для высокоразмерных наборов данных. 5
• Не выполняет отбор признаков, в то время как L1-регуляризация имеет встроенный отбор признаков. 3

Выбор между L2-нормализацией и другими методами зависит от конкретной задачи и характеристик данных. 5