归一化是神经网络预处理中的一个重要步骤，它有助于提高模型的训练效率和最终性能。神经网络进行归一化的主要原因是为了提高训练效率和模型的性能。以下是归一化的几个关键好处：
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加速收敛：归一化可以加快神经网络训练过程中的收敛速度。这是因为归一化后的数据分布更加均匀，梯度下降算法能够更快地找到最小值。
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避免梯度消失或爆炸：在训练深度神经网络时，如果输入数据的尺度差异很大，可能会导致梯度在反向传播过程中变得非常小（梯度消失）或非常大（梯度爆炸）。归一化有助于保持梯度在一个合理的范围内，从而避免这些问题。
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提高模型性能：归一化后的数据更容易被模型学习，因为它们具有相似的尺度。这有助于模型更快地学习到数据中的重要特征，从而提高模型的性能。
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减少对初始化的依赖：不同的初始化方法对模型性能有影响，而归一化可以在一定程度上减少这种依赖，因为它使得数据的分布更加一致。
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提高数值稳定性：在进行矩阵运算时，归一化可以减少数值计算中的舍入误差，提高计算的数值稳定性。
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便于比较不同特征：在某些情况下，不同特征的尺度差异很大，这使得它们难以直接比较。归一化后，不同特征的尺度统一，便于模型比较和学习。
可以参考：神经网络为什么要归一化