一文彻底搞懂深度学习 - 归一化（Normalization）

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在深度学习中， 归一化是数据预处理中一个至关重要的步骤。归一化技术通过 调整输入数据的尺度 ，使得数据 具有相似的分布范围 ，提高模型的求解速度和泛化能力。 常用的归一化方法， 包括 批量归一化（Batch Normalization） 、 层归一化（Layer Normalization） 、 组归一化（Group N ormalization） 和 实例归一化（Instance Normalization） 等。 Normalization 一、归一化 归一化（Normalization）是什么？ 归一化是一种数据预处理技术，旨在 将数据的数值范围缩放到一个特定的尺度 ，通常是 为了消除不同特征之间的量纲差异 ，使得数据 更加适合进行后续的分析和处理 。 归一化是深度学习中不可或缺的数据预处理步骤。 通过合理的归一化处理，可以 显著提高模型的训练效率和性能 ，为深度学习模型的优化和泛化能力的提升提供有力支持。 为什么需要 归一化 ？ 由 ………………………………