训练网络时一定记得将数据归一化！！！

最新推荐文章于 2025-09-05 20:34:38 发布
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博客提到未进行归一化时，训练误差在4 - 5之间，而例子代码误差在0.4 - 0.5之间，经长时间查找发现例子代码存在归一化操作，反映了归一化对训练误差的影响。

没归一化，训练误差在4-5之间，而例子代码误差在0.4-0.5之间。找了很久发现，例子代码有

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaled_housing_data = scaler.fit_transform(housing.data)

 

24、数据预处理：归一化、标准化及变换方法解析
y9z0a1b的博客
08-18 24
本文深入解析了数据预处理中的关键方法，包括归一化、标准化及其适用场景，探讨了不同变换方式（单变量与多变量）和切片处理策略（按样本、按特征、按元素）的选择依据。文章还强调了保存变换参数的重要性，并详细介绍了逆变换在实际应用中的必要性与操作流程，涵盖金融、医疗、工业等多个领域案例，最后通过比较不同方法帮助读者根据数据分布、算法需求和实际意义选择合适的预处理方案。
C#实现Image<byte>类人脸图片归一化 （图像处理）
duxingren14的专栏
04-15 1840
private void regularizeMassiveImages()         {             //String fileName = "Assets/0 (" + nn + ").jpg";             //var si = Application.GetResourceStream(new Uri(fileName, UriKind.
深度学习——Batch Normalization
zchang81的博客
04-13 870
《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》一文中的Batch Normalization这个算法目前已经被大量的应用来进行网络训练。
深度学习：归一化技术
最新发布
qq_34941290的博客
09-05 976
在深度学习中，归一化技术是提高模型训练效率和性能的重要手段。归一化通过调整输入数据的分布，使得模型在训练过程中更易于收敛，减少过拟合的风险。本文将介绍几种常见的归一化技术，包括特征归一化、批归一化、层归一化和实例归一化。
【机器学习】归一化是训练必不可少的环节吗
小白水手的博客
03-14 1067
从下面两个问题解释一下 一、目的 1. 提升模型的收敛速度 如果选择不归一化，对于数量级相差比较大的数据，绘制的图就类似于椭圆，梯度下降运算会很慢。 选择归一化，对于数量级相差比较大的数据，绘制的图就类似圆形，梯度下降速度很快，少走很多弯路。 具体说下是如何影响速度的呢？ 如下图，θ1{θ_1}θ1​的取值范围为[0,2000]，而θ2{θ_2}θ2​的取值范围为[1,5]，假如只有这两个特征...
神经网络为什么要归一化
热门推荐
dbat
11-24 6万+
用神经网络的小伙伴都知道，数据需要做归一化，但是为什么要做归一化，这个问题一直模梭两可，网上也没有较全的回答，小编花费了一段时间，作了一些研究，给大家仔细分析分析，为什么要做归一化： 1.数值问题。 无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。......
【机器学习实战】数据归一化
QianT
03-07 2043
一、介绍 为什么需要进行数据归一化？ 举个简单的例子。在下列的散点图中，可知，横轴的值相比于竖轴而言很小，倘若对于一个分类问题，采用KNN算法时求每两个点之间的距离时，倘若数据不归一化的话，因横轴上的数值作用十分小，很容易导致出现严重的误差。 因此需要对数据归一化。 两种数据归一化的方法： 最值归一化（Normalization）：把所有数据映射到0-1之间。适用于分布有明显边界...
Data Normalization and Standardization：数据的归一化和标准化-matlab开发
05-30
MATLAB中可以使用`normalize`函数进行数据归一化，该函数支持多种归一化方法，包括最小-最大缩放和Z-score标准化。 标准化，也称为Z-score标准化，是一种更为普遍的数据转换方法。它将数据转换为均值为0，标准差为1...
训练集数据归一化
03-27
### 训练集数据归一化方法 在机器学习和深度学习领域，对训练集数据进行归一化处理是一种常见的预处理技术。其目的是调整特征值的范围，使得模型能够更快收敛并提高性能。 #### 归一化的定义与作用 归一化是指通过...
政安晨：【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】（五）—— Dropout和批归一化
政安晨——致力于AI人工智能数字互动领域
03-23 1787
Dropout和批归一化是深度学习领域中常用的正则化技术，旨在提高模型的泛化能力和防止过拟合。 Dropout是由Hinton等人在2012年提出的一种正则化技术。它通过在训练过程中随机地将一部分神经元的输出设置为零，来减少神经网络中神经元之间的依赖关系。 批归一化是由Ioffe和Szegedy在2015年提出的一种归一化技术。它主要解决深度神经网络中的内部协变量转移问题，即前一层的参数更新会影响到后一层的输入分布，使得训练过程变得复杂。
吴恩达深度学习笔记(51)-归一化网络的激活函数（重要！）
Harpoon_fly的博客
01-18 1498
归一化网络的激活函数（Normalizing activations in a network） 在深度学习兴起后，最重要的一个思想是它的一种算法，叫做Batch归一化，由Sergey loffe和Christian Szegedy两位研究者创造。 Batch归一化会使你的参数搜索问题变得很容易，使神经网络对超参数的选择更加稳定，超参数的范围会更加庞大，工作效果也很好，也会使你的训练更加容易，甚至...
不用归一化，深度学习模型也可以很优秀！
我爱计算机视觉
02-13 1696
本文转载自机器之心。深度学习，已经不需要归一化了。我们知道，在传递给机器学习模型的数据中，我们需要对数据进行归一化（normalization）处理。在数据归一化之后，数据被「拍扁」到统一...
抛弃归一化，深度学习模型准确率却达到了前所未有的水平
喜欢打酱油的老鸟
02-22 533
我们知道，在传递给机器学习模型的数据中，我们需要对数据进行归一化（normalization）处理。 在数据归一化之后，数据被「拍扁」到统一的区间内，输出范围被缩小至 0 到 1 之间。人们通常认为经过如此的操作，最优解的寻找过程明显会变得平缓，模型更容易正确的收敛到最佳水平。 然而这样的「刻板印象」最近受到了挑战，DeepMind 的研究人员提出了一种不需要归一化的深度学习模型 NFNet，其在大型图像分类任务上却又实现了业内最佳水平（SOTA）。 表 5：使用额外数据进行大规模预训练后，Image
请简要说明神经网络为什么需要归一化，决策树却不需要？
weixin_35756130的博客
01-10 938
神经网络需要归一化是因为它基于梯度下降算法来进行参数优化，归一化能够使不同特征之间的数值差异变小，从而使得梯度下降算法的收敛速度变快。而决策树是通过不断地将数据划分为若干组来进行分类，不需要使用梯度下降算法，所以不需要归一化。 归一化对神经网络是非常重要的操作，因为如果输入数据中有一些特征值非常大，而其他特征值非常小，神经网络很难将大小关系相差极大的特征值学习得到正确的权重。这样会导致梯度下降算法...
神经网络归一化过程(详细实例、公式、代码)
dbat
02-21 3万+
原文来自：《老饼讲解神经网络》 目录 一. 归一化与反归一化 二. 例子实讲 三. 完整代码例子 四.网络表达式的反归一化 为了方便网络训练得更优秀，一般会先将输入输出数据归一化，再进行训练。训练完后，在用网络预测时，还需要将网络的预测值反归一化。 本文讲述神经网络的归一化和反归一化 一. 归一化与反归一化 训练前，为避免各个输入变量的数量级差异过大，影响求解算法的效果，一般会先将数据归一化到[-1，1]的区间。 PASS: 归一化的好处不仅仅是为了避免数量级的影响。详细可以看文章.
归一化在神经网络训练中的作用
码上飞扬的博客
06-09 1397
归一化，指的是通过比例缩放，将数据调整至一个特定的范围（通常是0到1或者-1到1）。在神经网络中，归一化通常是指对输入数据的处理，目的是为了消除数据特征之间数量级的差异，有时也指模型内部的参数或层输出的规范操作，比如批量归一化（Batch Normalization）。归一化是神经网络训练中不可或缺的一环。它通过调整数据特征的尺度，不仅可以加速模型收敛，防止梯度问题，还能在一定程度上提升模型的泛化性能。掌握不同的归一化技术和它们在实际应用中的效果，对于深度学习实践者而言至关重要。
标准化，归一化与训练-测试集数据处理
林源的博客
02-20 1万+
标准化，归一化与训练-测试集数据处理1. 标准化，归一化的区别数据预处理的归一化手段应该如何应用到训练集，测试集和验证集中？问题：回答1：回答2问题3回答1回答2问题4回答1 1. 标准化，归一化的区别 作者：宝珠道人 链接：https://www.zhihu.com/question/361290840/answer/939504181 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。个人有删改 归一化和标准化本质上都是一种线性变换。线性变换保持线性组合与线性关系式不变，这
神经网络训练输入数据为什么需要归一化呢
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10-28 6059
**我们知道在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什么需要归一化呢？归一化后有什么好处呢？原因在于： 1、神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低； 2、另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因** ...
深度学习中的9种归一化方法概述
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9 种 归一化（Normalization）方法概述
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