神经网络输入参数为什么要归一化
发布网友
发布时间：2022-04-24 04:25
共2个回答
热心网友
时间：2023-10-27 19:43
归一化有同一、统一和合一的意思。
无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；SVM是以降维后线性划分距离来分类和仿真的，因此时空降维归一化是统一在-1--+1之间的统计坐标分布。一分为二和合二为一争论了多年，这里归一化也有合二为一的思想。
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时间：2023-10-27 19:44
归一化是方便神经网络快速的学习，掌握数据之间的逻辑关系。不归一化也可以。
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时间：2023-10-27 19:43
归一化有同一、统一和合一的意思。
无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；SVM是以降维后线性划分距离来分类和仿真的，因此时空降维归一化是统一在-1--+1之间的统计坐标分布。一分为二和合二为一争论了多年，这里归一化也有合二为一的思想。
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时间：2023-10-27 19:44
归一化是方便神经网络快速的学习，掌握数据之间的逻辑关系。不归一化也可以。
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时间：2023-10-27 19:43
归一化有同一、统一和合一的意思。
无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；SVM是以降维后线性划分距离来分类和仿真的，因此时空降维归一化是统一在-1--+1之间的统计坐标分布。一分为二和合二为一争论了多年，这里归一化也有合二为一的思想。
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时间：2023-10-27 19:44
归一化是方便神经网络快速的学习，掌握数据之间的逻辑关系。不归一化也可以。
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时间：2023-10-27 19:44
归一化有同一、统一和合一的意思。
无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；SVM是以降维后线性划分距离来分类和仿真的，因此时空降维归一化是统一在-1--+1之间的统计坐标分布。一分为二和合二为一争论了多年，这里归一化也有合二为一的思想。
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时间：2023-10-27 19:44
归一化是方便神经网络快速的学习，掌握数据之间的逻辑关系。不归一化也可以。
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时间：2023-10-27 19:44
归一化有同一、统一和合一的意思。
无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；SVM是以降维后线性划分距离来分类和仿真的，因此时空降维归一化是统一在-1--+1之间的统计坐标分布。一分为二和合二为一争论了多年，这里归一化也有合二为一的思想。
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时间：2023-10-27 19:44
归一化是方便神经网络快速的学习，掌握数据之间的逻辑关系。不归一化也可以。
