深度学习下分类任务中L2 norm总结

最新推荐文章于 2025-04-02 17:00:29 发布
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分类专栏： 行人重识别
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L2范数在深度学习分类任务中用于将特征归一化，常见于人脸识别和行人重识别。它解决了不同尺度特征计算的低效问题，常与triplet loss结合使用。L2 norm有助于优化方向的一致性，提升学习效率。

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什么是L2范数？

L2范数既欧式距离，表示向量的元素平方和再开方
∥ x ∥ 2 = ∑ i = 1 n x i 2 \Vert x \Vert_{2} = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_{i}^{2}} ∥x∥

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