深度学习：归一化和去均值化

归一化 进行归一化的原因是把各个特征的尺度控制在相同的范围内，这样可以便于找到最优解，不进行归一化时如左图，进行归一化后如右图，可发现能提高收敛效率，省事多了。 　　　　　　　　　　　　　　　　 　　 一种是最值归一化，比如把最大值归一化成1，最小值归一化成-1；或把最大值归一化成1，最小值归一化成0。适用于本来就分布在有限范围内的数据。 另一种是均值方差归一化，一般是把均值归一化成0，方差归一化

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