機器學習數據歸一化作用

爲什麼要做歸一化

• 數據層面：
  用途：統一各字段量綱
  方法：max-min scalar 、 standard-normalization，batch-normalization
• 模型層面：
  用途：
  1 可以提高數據在不同的網絡層訓練時的分佈相似性
  2 儘量使輸入在激活函數的敏感區
  3 有利於梯度下降，加速收斂，模型更準確穩定