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TensorFlow - 归一化

TensorFlow - 归一化

什么是归一化

normalization
n. 正常化；标准化；正规化；常态化

Feature scaling
特征归一化；特征缩放

摘自书籍《机器学习算法原理与编程实践》

归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。

量纲和无量纲的解释
量纲(dimension)是指物理量的基本属性

无量纲量的量纲为1，所以它的数值与所选用的单位制无关，用纯数表示。（没有单位的物理量）

从集合的角度来看，可以做维度的维一，即抽象化归一，把不重要的，不具可比性的集合中的元素的属性去掉，保留人们关心的那些属性，这样，本来不具有可比性的对象或是事物，就可以归一，即归为一类，然后就可以比较了，并且，人们往往喜欢用相对量来比较，比如人和牛，身高体重都没有可比性，但身高/体重的值，就可能有了可比性，人吃多少，牛吃多少，可能也没有直接的可比性，但相对于体重，或是相对于一天的各自的能量提供需要的食量，就有了可比性；这些，从数学角度来看，可以认为是把有纲量变成了无纲量了。

归一化的理由

1过大或过小的数值可能导致计算浮点的上溢或下溢
2不同的数值范围导致不同属性对模型的重要性不同，对优化造成困难，训练时间变长
3机器学习常用方法（正则）技巧/模型都假设属性取值在以0为均值的附近

dimensionless
adj.无量纲的；无因次的；深广无度的；无维的

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