数据归一化处理的目的

数据归一化处理的目的 

数据归一化处理的目的主要有以下几点：

1. 消除奇异样本数据导致的不良影响，使得预处理的数据被限定在一定的范围内（如或者[-1,1]）。

2. 加快梯度下降求最优解的速度，减少训练时间。

3. 防止梯度爆炸和梯度消失问题，特别是在深层网络中，梯度会逐渐缩小或放大，影响梯度传播的稳定性。

4. 提高模型稳定性，减少不同特征之间的比例差异，避免模型对某些特征过于敏感。

5. 提升模型泛化能力，减少模型对训练数据的依赖程度，提高模型在未见过数据上的泛化能力。

总之，归一化旨在将不同特征的取值范围缩放到相似的区间，从而改善机器学习算法的训练和性能。