Normalization：歸一化，一般在training之前對數(shù)據(jù)的操作，消除量綱什么的 映射到【0，1】內(nèi)

?standardization：數(shù)據(jù)正態(tài)化，使平均值1方差為0.亦是對數(shù)據(jù)的處理

Regularization：正則化，對LOSS的懲罰項(xiàng) 防止過擬合。

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注意歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化的區(qū)別：

歸一化 將不同的特征信息都一視同仁

標(biāo)準(zhǔn)化 對不同特征維度的伸縮變換的目的是使得不同度量之間的特征具有可比性。同時(shí)不改變原始數(shù)據(jù)的分布。

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/nzmx123/p/8961527.html

與50位技術(shù)專家面對面20年技術(shù)見證，附贈技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Normalization，Regularization 和 standardization的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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