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(개념) 벡터의 크기(magnitude) 또는 길이를 나타내는 방법 (유클리드 거리와 같은 개념)



L1 norm과 비교하면
머신러닝이나 최적화에서 자주 같이 등장합니다.
| L1 norm | L2 norm | |
| 공식 | (\sum_i | x_i |
| 예: (3, 4) | 7 | 5 |
| 직관 | 좌표의 절댓값을 모두 더함 | 벡터의 실제 길이 |
| 특징 | 희소성(sparsity)을 유도하기 쉬움 | 큰 값에 더 강한 패널티 |
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