数据归一化

【一】为什么要进行数据为归一化？ 输入数据的单位不一样，有些数据的范围差别很大，导致神经网络收敛慢，训练时间长。 数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大，而数据范围小的输入作用偏小。 由于神经网络输出层的激活函数的值域是有限的，因此需要将网络的目标函数映射到激活函数的值域。 【二】归一化算法 算法 范围 y=(x-min)/(max-min) [0,1] y=2*(x-min)/(max-m

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