L2 norm（L2范数/二范数）：衡量向量“长度”的一种常用方式，等同于欧几里得范数。对向量 (x=(x_1,\dots,x_n))，其L2范数为
[
|x|_2=\sqrt{x_1^2+x_2^2+\cdots+x_n^2}.
]
在机器学习中也常用于正则化（如“L2 regularization”）以抑制过拟合。
/ˌɛl ˈtuː nɔːrm/
The L2 norm of (3, 4) is 5.
(3, 4) 的 L2 范数是 5。
In many optimization problems, minimizing the L2 norm encourages solutions with smaller overall magnitude.
在许多优化问题中，最小化 L2 范数会倾向于得到整体幅度更小的解。
L2 来自泛函分析中的 (L^p) 空间记法，其中 (p=2) 对应平方可积（或在有限维情况下对应“平方和再开方”的度量）。norm 源自拉丁语 norma（“木工用的规尺/准则”），引申为“衡量标准”，在数学中固定指满足一定性质的“长度/大小”函数（范数）。
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