归化
归化输入(normalizing inputs),对特征值进行一定的处理，可以加速神经网络训练速度
步骤
零均值化
通过x值更新让均值稳定在零附近，即为零均值化
归化方差
适当减小变量方差
解释
归化可以让原本狭长的数据图像变得规整，梯度下降的迭代次数减少，训练速度变快
相关推荐
方见华Richard2 分钟前
自指-认知几何架构 可行性边界白皮书（务实版）冬奇Lab6 分钟前
AI时代的"工具自由":我是如何进入细糠时代的CODECOLLECT31 分钟前
技术解析｜MDM移动设备管理系统无终身买断制度的底层逻辑北京迅为36 分钟前
《【北京迅为】itop-3568开发板NPU使用手册》- 第 7章 使用RKNN-Toolkit-lite2我是一只puppy42 分钟前
使用AI进行代码审查阿杰学AI42 分钟前
AI核心知识91——大语言模型之 Transformer 架构（简洁且通俗易懂版）esmap1 小时前
ESMAP 智慧消防解决方案：以数字孪生技术构建全域感知消防体系，赋能消防安全管理智能化升级LaughingZhu1 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-02-08芷栀夏1 小时前
CANN ops-math：筑牢 AI 神经网络底层的高性能数学运算算子库核心实现用户5191495848451 小时前
CVE-2025-47812：Wing FTP Server 高危RCE漏洞分析与利用