Deep Learning-4 深度学习-数据标准

一：数据标准化

1> 数据标准化理解

理解	介绍
概念	将原来分布范围不同的数据缩放在一个范围之内，一般来说是标准化到均值为0，标准差为1的标准正态分布，均值为0是为了让数据中心化，让各个维度的特征都平衡；
作用	1. 统一量纲，平滑不同批次和不同层数据间的梯度，防止模型梯度爆炸或者梯度弥散，利于训练；2. 消除奇异数据（离群点）对模型训练的负面影响，加快收敛速度，3. 消除噪声数据对模型的负面影响，防止模型过拟合， 数据通过标准化处理，能够去除量纲干扰,利用小波降噪处理去除随机噪声；
目的	提高模型性能、增强数据可解释性、加速模型训练

2> 数据标准化&归一化

1. 最大值归一化

最大值归一化|最大值标准化就是让数据中的每个值都除以最大值，把数据缩放到[0,1]之间：x=x/max(x)，这种方法适合数据都是正数