[TOC]

概述

  1. 归纳统一样本的统计分布性。归一化在 $ 0-1$ 之间是统计的概率分布，归一化在$ -1–+1$ 之间是统计的坐标分布。
  2. 无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测，且 sigmoid 函数的取值是 0 到 1 之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。
  3. 归一化是统一在 $ 0-1 $ 之间的统计概率分布，当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。
  4. 另外在数据中常存在奇异样本数据，奇异样本数据存在所引起的网络训练时间增加，并可能引起网络无法收敛。为了避免出现这种情况及后面数据处理的方便，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于 0 或与其均方差相比很小。

为什么需要归一化

  1. 为了后面数据处理的方便，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。
  2. 为了程序运行时收敛加快。
  3. 同一量纲。样本数据的评价标准不一样，需要对其量纲化，统一评价标准。这算是应用层面的需求。
  4. 避免神经元饱和。啥意思？就是当神经元的激活在接近 0 或者 1 时会饱和，在这些区域，梯度几乎为 0，这样，在反向传播过程中，局部梯度就会接近 0，这会有效地“杀死”梯度。
  5. 保证输出数据中数值小的不被吞食。