Frobenius 范数（Frobenius norm）：一种常用的矩阵“大小”度量。对矩阵 (A)，其 Frobenius 范数定义为
[
|A|F=\sqrt{\sum{i,j} |a_{ij}|^2}
]
也等价于 (|A|_F=\sqrt{\mathrm{trace}(A^\top A)})。它可看作把矩阵元素按顺序展开成向量后的 欧几里得范数（(L2) 范数）。
（在更一般语境中也可定义于张量；这里以矩阵情形为主。）
/frəˈbiːniəs nɔːrm/
The Frobenius norm of a matrix is the square root of the sum of the squares of all its entries.
矩阵的 Frobenius 范数等于其所有元素平方和的平方根。
To compare two models, we measured the Frobenius norm of the difference between their weight matrices, which summarizes overall deviation across all parameters.
为比较两个模型，我们计算它们权重矩阵之差的 Frobenius 范数，用以概括所有参数上的整体偏差。
Frobenius norm 以德国数学家 Ferdinand Georg Frobenius（弗罗贝尼乌斯） 命名；norm 源自拉丁语 norma，原意为“木工用的曲尺/规范”，引申为“标准、度量”。因此该术语字面上可理解为“弗罗贝尼乌斯提出/相关的范数（度量）”。
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