机器学习和深度学习中的normalization(归一化)

        在机器学习和深度学习中，normalization（归一化）是一种重要的数据预处理步骤，它的目的是改变数值数据的形式，以使其在一个固定的范围内，通常是 0 到 1，或者使其均值为 0，标准差为 1。归一化对于优化算法（如梯度下降），以及能够有效地训练深度学习网络是非常重要的。以下是一些归一化的关键点和常见类型：

为什么需要归一化

1. 提高收敛速度：在优化算法中，归一化可以加速学习过程，因为它确保了所有的输入特征都在同一尺度上，使梯度下降等优化算法更容易找到最小值。

2. 避免数值不稳定性：归一化有助于防止数据中的数值问题，比如浮点数表示的限制，这些问题可能会导致算法性能下降。

3. 提高模型的泛化能力：通过确保所有输入特征对模型的影响相似，归一化有助于减少模型在训练数据上的过拟合。

常见的归一化技术

        归一化是机器学习和深度学习中的一个重要步骤，它有助于提高模型的训练效率和性能。选择哪种归一化技术取决于具体的应用场景和数据特性。