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Q：计算向量间隔的时候，l2 和 ip 哪个更好？有什么区别？应该如何抉择？
A：计算向量间隔的时候，L2 范数和内积（IP）都是罕用的度量形式。它们的计算方法和意义有所不同，因而在不同的场景下抉择不同的度量形式会更加适合。
L2 范数是一种欧氏间隔，示意向量之间的直线间隔，计算形式是将两个向量中对应地位的元素相减后平方，再将平方和求和并开平方。L2 范数在数值计算、信号处理、图像处理、机器学习等畛域中广泛应用。
内积（IP）也称为点积，示意两个向量之间的类似水平，计算形式是将两个向量中对应地位的元素相乘后求和。内积在自然语言解决、计算机视觉等畛域中罕用。
在抉择 L2 范数和内积作为间隔度量形式时，须要依据理论状况进行抉择。一般来说，如果须要思考各个维度之间的权重关系，或者须要将向量转化为单位向量进行类似度计算，则应用 L2 范数更为适合。如果只须要思考向量之间的类似度，而不须要思考权重关系，则能够应用内积。
须要留神的是，在一些特定的场景下，例如须要准确计算间隔的场景下，L2 范数计算中的开平方操作会带来额定的计算量，因而可能须要抉择内积计算形式。同时，L2 范数也容易受到极其值的影响，须要审慎应用。
Q：比拟图片类似度，计算向量间隔的时候，l2 和 ip 哪个更好？
A：当须要比拟图片类似度时，倡议应用 L2 范数来计算向量间隔。因为 L2 范数对于向量中每个维度都有肯定的权重，能够较好地反映向量之间的差别。而图片向量通常蕴含很多维度（如 RGB 三色通道），而且不同维度之间的权重很重要，因而应用 L2 范数能够更好地反映图片向量之间的差别。相比之下，内积不太适宜用于比拟图片类似度，因为它只思考了向量之间的类似度而疏忽了各个维度之间的权重关系，无奈很好地反映图片向量的特色差别。