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深度学习中为什么要数据预处理？并对测试集进行与训练集一样的数据预处理

拿到数据都要做预处理，包括去均值和方差归一化。构造的数据幅度保持在-1到1之间，否则会不收敛。

训练集与测试集一般默认是同一分布下的，两者要么统一标准化，要么不进行标准化。

我们是拿训练集中数据的某个特征代表了全部数据的这个特征，用它的均值和方差代表了全部数据的均值和方差。这就很容易理解了，测试集要使用训练集的均值和方差进行标准化，不就是在用我们假设的数据特征服从的均值和方差进行标准化吗？所以不只是深度学习，传统机器学习算法的预处理也需要这么做。深度学习做了标准化后能够对网络的训练有一些益处罢了，这也是为什么做bn，ln的原因，以及网络中用到的各种归一化的trick，对深度学习中网络优化过程中数值的稳定性有一定的帮助。

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https://www.zhihu.com/question/479694291

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