1.归一化
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在机器学习的过程中，由于数字单位的影响，导致分布范围较广的值和分布范围较窄的值会在训练的过程中有着不同的影响力，那么结果是会引起结果对于某些值过于敏感，或者是对于某些值不那么敏感。这是我们不愿意看到的。这时我们就会使用归一化的操作，把数据大小分布在一个比例协调的范围之内。