В чем преимущества L2 нормализации перед другими методами нормализации данных?

Некоторые преимущества L2-нормализации перед другими методами нормализации данных:

• Преобразование входного вектора в единичный вектор. stats.stackexchange.com Например, каждое изображение интерпретируется как многомерный вектор и проецируется на точку на многомерной сфере. stats.stackexchange.com
• Нормализация каждой точки данных отдельно. stats.stackexchange.com В отличие от других методов, где для нормализации используют максимальные и минимальные значения всего обучающего набора, L2-нормализация не теряет информацию о масштабе входных данных. stats.stackexchange.com
• Подход для алгоритмов, основанных на расстоянии между векторами. www.dmitrymakarov.ru L2-нормализация подходит для таких алгоритмов. www.dmitrymakarov.ru

Выбор метода нормализации зависит от конкретных технических требований и характеристик задачи. dzen.ru Рекомендуется тестировать разные подходы в реальных условиях, чтобы определить, какой из них лучше соответствует нуждам проекта. dzen.ru