機械学習でいうノルムは「距離」や「長さ」を表します。

ニューラルネットワークではよく誤差を計算する時に使います。

例

\(X = \{x_1,x_2,\cdots ,x_n \}\) の時に
代表的なL2ノルム（ユークリッドノルム）は以下のようになる。

$$
\begin{eqnarray}
| X | _2 = \sqrt{x_1^2 + x_2^2+\cdots +x_2^n}
\end{eqnarray}
$$

参考文献

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8E%E3%83%AB%E3%83%A0