归一化在梯度下降中的作用

    在梯度下降中多数时候原始数据若没经过特征处理，数据的各个维度是存在着量级的差别，假如线性函数Ax+By+b=C，X维度数量级是十，Y的数量级是万，那么求出的A就比B大，那么在用梯度下降求解最优解过程中，对A求偏导每次变化是和X成线性的（结果只和x相关），对B求偏导是和B成线性的（结果只与y相关），这样就造成两个维度下降速度不一致的问题，在图像上面显示就是A每次走的step很小，B的step

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