Erkläre mir die L2-Normalisierung
Die L2-Normalisierung, auch als euklidische Normalisierung bekannt, ist ein Prozess zur Skalierung eines Vektors, so dass seine Größe (oder L2-Norm) gleich 1 ist. Es handelt sich um eine Art der Normalisierung, die in maschinellem Lernen und Deep Learning verwendet wird, um die Eingaben für ein Modell auf einen standardisierten Wertebereich zu skalieren.

Die L2-Norm eines Vektors x wird definiert als Quadratwurzel der Summe der Quadrate seiner Elemente:

||x||_2 = sqrt(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2)

Die L2-Normalisierung eines Vektors x wird durch die Division des Vektors durch seine L2-Norm durchgeführt:

x_normalized = x / ||x||_2

Diese Normalisierung hilft dabei, den Einfluss von großen Werten im Eingabevektor zu reduzieren und kann die Leistung bestimmter maschineller Lernalgorithmen, wie z.B. neuronaler Netze, verbessern. Sie ist auch nützlich bei Aufgaben der Bildverarbeitung, bei denen die aus Bildern extrahierten Merkmale zur Erleichterung ihrer Verwendung in maschinellen Lernmodellen normalisiert werden müssen.