new_value = (value - min)/(max-min) ...

1.batchnorm2d 深刻理解 对一批数据，计算各个维度上的均值和标准差，一批数据有几个维度，就有几个均值，下面代码加红部分，一批数据（2,3,64,64），均值有3个 2.numpy数据归一化 1）最值归一化： 把所有的数据映射到0-1之间 适用 ...

一、概念   归一化：１）把数据变成(０，１)或者（1,1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。２）把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲 ...

数据归一化：将所有数据映射到同一尺度 常用方式：最值归一化 均值方差归一化 最值归一化(normalization) 把所有数据都映射到0-1之间 适用范围： 适用于特征数组元素有明显的分布边界的情况(如学生成绩，最高100， 最低0)，但是会受到outlier(异常值)的影响 均值 ...

参考博客：https://www.cnblogs.com/chaosimple/archive/2013/07/31/3227271.html 数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的 量纲 ...

（什么~为什么~哪些） 一、为何需要归一化 　不同的评价指标往往具有不同的量纲（例如：对于评价房价来说量纲指：面积、房价数、楼层等；对于预测某个人患病率来说量纲指：身高、体重等） 　这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间量纲的影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间 ...

　　归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理 归一化的具体作用是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。 　　在这里主要 ...

数据归一化 目录 数据归一化 一、最值归一化 二、均值方差归一化 三、对训练集和测试集都进行归一化？ 四、使用面向对象自己编写均值方差归一化 五、使用面向对象自己编写最值归一化 将所有的数据映射 ...