Какие существуют методы нормализации данных?

Некоторые методы нормализации данных:

• Минимально-максимальная нормализация (min-max scaling). gitverse.ru Преобразование данных так, чтобы все величины входили в указанный диапазон, обычно от 0 до 1. gitverse.ru Метод используют для обработки данных с известными минимальными и максимальными величинами. gitverse.ru
• Z-преобразование (z-score). gitverse.ru Преобразование данных на основе средней величины и стандартного отклонения. gitverse.ru В результате данные представлены в виде расстояний от средней величины, измеренных в стандартных отклонениях. gitverse.ru
• Нормализация данных на основе среднего значения (mean normalization). gitverse.ru Приводит величины к диапазону, центрированному вокруг нуля. gitverse.ru После преобразования средняя величина всего набора данных равна 0. gitverse.ru
• RMSNorm. dtf.ru Используется в современных трансформерах, снижает вычислительные затраты, нормализуя только среднеквадратичное значение без центрирования. dtf.ru
• AdaNorm. dtf.ru Адаптивная версия, которая регулирует степень нормализации в зависимости от активации. dtf.ru
• PowerNorm. dtf.ru Использует энергетические соотношения вместо статистических, что повышает стабильность в больших архитектурах. dtf.ru

Выбор метода нормализации зависит от задачи, архитектуры и условий обучения. dtf.ru