Почему важно нормализовать данные в глубоком обучении?

Нормализация данных важна в глубоком обучении, потому что она:

• Обеспечивает более равный вклад всех характеристик в обучение модели. 1 Не позволяет характеристикам с изначально большими значениями непропорционально сильно влиять на результат по сравнению с характеристиками с меньшими значениями. 1
• Приводит к более быстрой сходимости во время обучения. 1 Это позволяет использовать более высокие скорости обучения без риска расхождения. 3
• Повышает точность модели. 1 Нормализация помогает алгоритмам сосредоточиться на важных аспектах данных, улучшая их точность и производительность. 5
• Стабилизирует процесс обучения. 3 Уменьшает вероятность исчезновения или взрыва градиентов, обеспечивая более надёжный поток градиентов через сеть. 3