1樓：軒轅十四
瀉藥！所謂的「拉伸壓縮features」，其實就是對輸入（或每一層）特徵做歸一化，就可以將我們的損失函式從「橢圓」變成「圓形」，從而加快收斂速度。歸一化操作主要有「min-max歸一化」和「減均值除方差歸一化」。
2樓：雷天琪
特徵拉伸壓縮之後，梯度下降會更快的進行收斂 ，原因如下：
圖中的「橢圓」可以看成等loss線，這樣，在進行梯度下降的時候，梯度的方向就會偏離最小值的方向，走很多彎路。當x，y值的範圍大小不一樣的時候，就會形成乙個橢圓，這個橢圓的梯度方向就會偏離最優化方向（或者說，相對於「圓」更偏離最優化方向）
如果歸一化了，那麼目標函式就「圓」了：
每一步梯度的方向都基本指向最小值，可以大踏步地前進。
3樓：深度碎片
吳恩達與通過拉伸壓縮features來加速梯度下降的訓練進度
原課程：Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling
筆記：如何通過拉伸壓縮features來加速梯度下降的訓練進度關於原因，吳恩達在深度學習課程中有詳盡描述不得不做拉伸壓縮的原因2.6 動量梯度下降法 課程
筆記2.7 RMSprop 課程
筆記1筆記2
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GMCC壓縮機 我們首先來分辨一下哪些是正常的響聲，哪些是異常的響聲 1 正常的響聲 鐺鐺聲 執行中的壓縮機在停止時，會產生這種鐺鐺聲，有時響一下，有時響兩下，響聲較大。這種響聲中來自壓縮機內部，其原因是壓縮機內有三根彈簧吊著汽缸和定子，用來防震，當壓縮機停止工作時，會產生一種阻力，由於彈簧的作用，...
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