特征缩放是对输入数据进行归一化或标准化的过程,以确保具有不同尺度的特征不会主导或扭曲训练过程。当输入特征缩放到类似的范围 (通常在0和1之间) 或标准化为具有零均值和单位方差时,神经网络通常表现更好。
缩放有助于防止模型偏爱某些特征而不是其他特征,从而使优化器能够更有效地收敛。用于特征缩放的常见技术包括最小-最大缩放和Z分数标准化。
如果没有适当的缩放,训练过程可能会变得缓慢或不稳定,特别是在某些特征可能比其他特征具有更大的值的深度网络中。
特征缩放是对输入数据进行归一化或标准化的过程,以确保具有不同尺度的特征不会主导或扭曲训练过程。当输入特征缩放到类似的范围 (通常在0和1之间) 或标准化为具有零均值和单位方差时,神经网络通常表现更好。
缩放有助于防止模型偏爱某些特征而不是其他特征,从而使优化器能够更有效地收敛。用于特征缩放的常见技术包括最小-最大缩放和Z分数标准化。
如果没有适当的缩放,训练过程可能会变得缓慢或不稳定,特别是在某些特征可能比其他特征具有更大的值的深度网络中。
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