归一化技术是一种 数据预处理技术，旨在通过调整输入数据的尺度，使得数据具有相似的分布范围，从而提高模型的求解速度和泛化能力。归一化的主要目的是消除不同特征之间的量纲差异，使得数据更加适合进行后续的分析和处理。
常见的归一化方法包括：
最小-最大归一化：
将数据缩放到特定范围，通常是[0, 1]或[-1, 1]之间。
Z-score归一化：
通过计算数据的均值和标准差，将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
小数缩放：
将数据除以一个较大的数，使其值范围缩小到较小的区间，例如[0, 1]。
归一化的好处包括：
提高算法的收敛速度：
不同量纲或大小的数据可能导致学习算法收敛很慢。
避免数值不稳定：
对于某些算法，尤其是涉及梯度的算法，未经归一化的数据可能导致数值计算问题。
使特征对模型的影响更均衡：
通过消除不同特征之间的量纲差异，使得每个特征对模型的影响更加均衡。
提高模型的准确性和效率：
归一化后的数据在处理过程中更加稳定和可靠，从而提高算法的准确性和效率。
在深度学习中，归一化是不可或缺的数据预处理步骤，因为它能够显著影响模型训练的速度、稳定性和最终性能。