归一化

在深度学习模型中，归一化（Normalization）是一类至关重要的技术，它通过调整神经网络中间层的输入分布，来加速模型训练、提升模型稳定性和泛化能力。随着网络层数的加深，内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题会变得愈发显著，而归一层技术正是应对这一挑战的关键手段。从最早的批量归一化（Batch Normalization）…

在机器学习中，归一化是一种将数据按比例缩放，使之落入一个特定区间（通常是[0,1]或[-1,1]）的数据预处理技术。其核心原理在于消除数据特征之间因量纲和分布范围不同而带来的不利影响。许多机器学习算法，特别是那些基于距离计算的算法（如K-近邻、支持向量机）和梯度下降优化的算法（如神经网络、线性回归），其性能在很大程度上依赖于数据的尺度。 为什么需要归一化？ …