在机器学习领域，L2范数是一个非常重要的概念，尤其是在优化模型的过程中。简单来说，L2范数可以帮助我们限制模型参数的大小，从而避免过拟合现象的发生。想象一下，如果你有一辆跑车，但它的轮胎太重了，会影响它的速度和操控性，对吧？同样地，在机器学习中，如果模型参数过大，可能会导致模型过于复杂，进而影响预测的准确性。

📚更具体地说，L2范数通过在损失函数中加入一个正则化项来实现这一目标。这个正则化项就是所有参数平方值的总和乘以一个系数。这样做的好处是，它会让模型倾向于选择较小的参数值，从而使模型更加稳健和平滑。

🎯此外，L2范数还与高斯分布有着密切的关系。从数学角度来看，L2正则化可以看作是假设模型参数服从高斯分布的一种先验知识。这种假设有助于提高模型的泛化能力，就像给模型戴上了一副隐形的眼镜，让它能更好地看清数据的本质。

总而言之，L2范数不仅是一种有效的正则化手段，也是提升模型性能的重要工具之一。💖