1樓：馬屁哥哥
請區分歸一化（normalzatiin） 和標準化（standardization）。
俠義，或者說標準的歸一化，本來就是把變數約束到0，1之間或者是-1，1之間，所以你的sin函式的輸出本來就是符合這個條件的。
深度學習一般建議是做標準化的，但有時候為了方便，也只歸一化（比如影象預處理直接除以255）。
另外，BN雖然叫batch normalization，但實際做的是standardization。
2樓：人工智慧學術前沿
歸一化的作用是，消除減少，不同變數之間的量綱差距。
其實具體內容，應該看實驗效果。
做一組對比，做不做歸一化的工作，也算是乙個工作量了。
3樓：「已登出」
有必要。在神經網路裡你描述這種情況就經常存在，即梯度的值已經被約束在0-1值域之中，例如使用sigmoid啟用函式，但是，梯度可以集中在靠近0的地方，就會出現梯度消失問題，使得每一次迭代過小，這樣就會導致訓練的困難。針對這個問題，一種方法當然是使用其他啟用函式如Relu，另一種方法就是你說的歸一化，在這裡叫做batch normalization。
在回歸裡如果你的sin函式的值集中在0或1附近，也應該做歸一化。實際上歸一化做的事情是減少誤差上界。
為什麼在ndc歸一化座標已經包含了視錐體剔除功能的情況下 還需要視錐體裁剪？
Binarizer 這兩個完全不一樣的哦。視錐裁剪 Frustum Culling 一般是CPU做，只檢測包圍盒或者球 DX11後用GPU寫CS也可以，保證當幀不回讀就行 後面的是GPU做，你不可能在CPU階段就把所有頂點都去乘MVP的，而如果把所有東西一股腦都扔給GPU，你的GPU扛得住嗎？隨著解...
作為乙個保守派，在保護傳統和接受多元的個人觀點和價值觀之間有什麼界限呢？
四旬芳齡一枝花 保守派應該堅持確定的理念，追求統一，可以有限地 比如時間限制 接受多元，但不能把多元當成目的而加以絕對的承認。用觀念論的話來說，就是可以承認多元，但該多元應該是與一元對立的多元，而不是絕對的多元，否則我們就只能滿足於無限的雜多了。如果多元是與一元對立的，是片面的，不是絕對的，我們就能...
我們在罵乙個人沒文化時我們究竟在罵什麼？
臨雨中 什麼場景下我們會罵別人沒文化？1 對方確實沒文化。跟你說的驢唇不對馬嘴，你無可奈何，蹦出來一句 沒文化！這種你罵的是諷刺，罵的是不和小人一般見識。2 對方有文化。但是一直詭辯，文化水平完全用來詭辯，沒法交流，你無可奈何，蹦出來一句 沒文化！這種你罵的是無奈，罵的是這玩意是個怪胎。3 對方文化...