构建BP神经网络结构前为什么要数据归一化处理

在构建BP神经网络之前要进行数据归一化处理的原因是：

1. 归一化能够让不同的数据统一到同一范围内，从而加快训练的速度。如果数据的范围差异很大，那么在进行权值更新时会出现很大的偏差，从而使得训练的过程变得很慢。

2. 归一化能够缓解梯度消失或者爆炸的问题。在进行反向传播时，如果数据范围很大，那么在计算梯度时会出现很大的数值，从而导致梯度爆炸或者消失。而归一化能够让数据范围统一，从而缓解这个问题。

3. 归一化能够提升模型的泛化能力。在实际应用中，我们常常会遇到输入数据的范围有很大变化的情况，如果模型只训练了某一种范围内的数据，那么在遇到新的数据时就可能出现很差的泛化能力。而归一化能够让模型在训练过程中关注数据本身的特征，而不是数据的范围，从而使得模型能够很好地泛化到新的数据上。