什么是数据归一化，数据为什么要做归一化处理

归一化算法：

y=(x-min)/(max-min)

y=2*(x-min)/(max-min)-1

目的是让大的输入，大的信号映射到小范围里面

解析：

（1）假设一个神经元有两个输入分别是x1和x2，权重分别是w1和w2，那么该神经元的信号加权求和为x1w1+x2w2。再假设x1属于[0~1]，x2属于[100~1000]，那么x2远远大于x1，那么x1w1就可以忽略不计，整个加权求和就只由x2w2来决定，小的信号就被淹没了！



（2）激励函数的原因

由于激励函数取值一般都是[0~1]或者是[-1~1]，函数曲线两头趋于直线，无论输入信号数据多么的大，最后取值基本不变，所以输入值太大并没有意义，而且还会让训练速度变得更慢