神经网络为什么要归一化

2024-07-15 07:56| 来源: 网络整理| 查看: 265

神经网络为什么要归一化

1.数值问题。

无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*x1 + w2*x2 +b) 里的 w1*x1 +w2*x2 +b 数量级应该在 1 （1.7所在的数量级）左右。这时输入较大，就意味着权值必须较小，一个较大，一个较小，两者相乘，就引起数值问题了。假如你的输入是421，你也许认为，这并不是一个太大的数，但因为有效权值大概会在1/421左右，例如0.00243，那么，在matlab里输入 421*0.00243 == 0.421*2.43

可以看到两者不相等了，说明已经引起数值问题了。

2.求解需要

我们建立了神经网络模型后，只要找到的解足够好，我们的网络就能够正确的预测了。在训练前我们将数据归一化，说明数据归是为了更方便的求解。

那么，究竟给求解带来了什么方便呢？

这个问题不能一概而论，不同的算法，在归一化中得到的好处各不相同。假若有一个很牛B的求解算法，那完全用不着归一化，不过目前大部算法，都比较需要归一化，特别是常用的梯度下降法（或梯度下降的衍生方法），归一化和不归一化，对梯度下降法的影响非常大。不同的算法，对归一化的依赖程序不同，例如列文伯格-马跨特算法（matlab工具箱的t

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