深度學習-Batch normalization的理解

進行多次的數據處理後，可能會導致數據分佈不均勻，不同特徵值的重要程度不同，比如：  左圖中w1特徵影響較大，w2特徵影響較小，所以再進入最中間橢圓後，w2方向幾乎不怎麼變動了，並且在橢圓的不同位置到達圓心的距離相差很大。而在右圖中，圓上同圈內不同位置的點到達圓心的距離是相等的，w1和w2同等重要。 所以需要對數據進行歸一化，比如normalization 歸一化，將數據轉換成(0,1)之間，還比如

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