1.9 归一化输入-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

归一化输入 训练神经网络，其中一个加速训练的方法就是归一化输入。假设一个训练集有两个特征，输入特征为2维，归一化需要两个步骤： 零均值 归一化方差； 我们希望无论是训练集和测试集都是通过相同的 μ \mu μ 和 σ 2 \sigma^2 σ2 定义的数据转换，这两个是由训练集得出来的。 第一步是零均值化， μ = 1 m ∑ i = 1 m x ( i ) \mu=\frac1m\sum_{i=

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