对位移量进行归一化处理

对于位移量进行归一化处理可以使得不同尺度下的位移量具有可比性，常见的归一化方法有两种：

1. 最大最小值归一化：将位移量缩放到[0,1]的区间内，公式为：$x_{norm} = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$

2. z-score标准化：将位移量转换为标准正态分布，公式为：$x_{norm} = \frac{x-\mu}{\sigma}$，其中$\mu$为均值，$\sigma$为标准差。

需要注意的是，归一化处理只是对数据进行了缩放，不改变数据的分布和形态，因此在一些情况下可能并不适用，需要根据具体问题进行选择。

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"了解各种风格迁移网络，并提出了一种优化的循环生成网络模型。该模型通过构建合适的损失函数、优化网络参数和改进网络结构等方法，有效地缓解了小样本量条件下深度学习的过拟合问题。具体来说，该模型具有注意力模块和自适应归一化方法等特点。通过使用注意力模块，网络可以学习到不同特征的重要性，并将不同特征的权重分配到不同的通道中，从而提高了网络的泛化能力。此外，该模型使用自适应归一化方法，可以有效地减少内部协变量位移，提高网络的训练效率和泛化能力。"