通过简单案例-深入理解深度学习中两种常用的归一化方法

4年前更新

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数据归一化共有三种技术：Min-Max归一化、Z-score归一化和十进制标度归一化。

前两种在深度学习中使用的最多，本博客主要讲解前两种。

1 最小最大规范化 Min-Max

最小-最大规范化也称为离散标准化，是对原始数据的线性变换，将数据值映射到新的 [min, max] 之间.

假设集合A 值的范围为 [minA, maxA]。通过最小-最大归一化将A的值映射到 [new_min A , new_max A ] 范围内，要怎么做？

v_{i}^{‘} = \frac{v_i-min_A}{max_A-min_A}(newmaxA-newminA)+newminA

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