Нормализация входных данных в нейронных сетях важна по следующим причинам:

• Улучшение стабильности и скорости сходимости обучения. 1 Если входные данные не нормализованы, то некоторые параметры могут иметь большой диапазон значений, что приведёт к проблемам в обучении нейронной сети. 1 Например, градиенты могут стать слишком большими или маленькими, что ухудшит точность предсказаний. 1
• Ускорение процесса обучения. 12 Нормализация снижает зависимость градиентов от масштаба параметров или их начальных значений, что делает обучение нейронной сети более быстрым. 2
• Предотвращение переобучения. 1 Правильно нормализованные данные помогают избежать проблемы переобучения, которая может возникнуть, если входные данные не имеют хорошей репрезентативности. 1