Нормализация данных - это важный шаг при подготовке данных для обучения нейронной сети. Нормализация помогает улучшить сходимость обучения и уменьшить переобучение модели, так как она стандартизирует данные и приводит их к одному диапазону значений.
Основной принцип нормализации данных для нейронной сети заключается в том, что каждый признак в исходном датасете должен быть преобразован таким образом, чтобы среднее значение было равно нулю, а стандартное отклонение равнялось единице. Это можно сделать с помощью формулы стандартизации:
$$ X' = \frac{X - \mu}{\sigma} $$
где $X$ - исходное значение признака, $X'$ - нормализованное значение, $\mu$ - среднее значение признака, $\sigma$ - стандартное отклонение признака.
Для нормализации данных можно использовать различные подходы, такие как Min-Max нормализация, Z-нормализация или логарифмическое преобразование. При этом важно учитывать особенности данных и требования конкретной задачи.
После нормализации данных мы можем передавать их в нейронную сеть для обучения. Это поможет сети лучше справляться с задачей и повысит ее эффективность.