歸一化的好處及歸一化，標準化的處理方法

歸一化後有兩個好處 1. 提升模型的收斂速度     如下圖，x1的取值爲0-2000，而x2的取值爲1-5，假如只有這兩個特徵，對其進行優化時，會得到一個窄長的橢圓形，導致在梯度下降時，梯度的方向爲垂直等高線的方向而走之字形路線，這樣會使迭代很慢，相比之下，右圖的迭代就會很快（理解：也就是步長走多走少方向總是對的，不會走偏） 2.提升模型的精度     歸一化的另一好處是提高精度，這在涉及到一些

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