Lipschitz归一化

Lipschitz归一化是一种常用的数据预处理方法，用于将输入数据进行归一化处理，以便更好地适应机器学习模型的训练。它的主要思想是通过缩放输入数据的范围，使其在一个有限的区间内，并保持数据之间的相对距离不变。

具体而言，Lipschitz归一化通过以下步骤实现：
1. 计算每个特征的最大值和最小值，得到特征的范围。
2. 对于每个特征，将其值减去最小值，并除以特征范围，将其缩放到0到1之间。
3. 对于某些情况下可能存在的异常值，可以选择使用截断或替换策略进行处理。

Lipschitz归一化的优点是能够保持数据之间的相对距离关系，避免了数据在缩放过程中的信息损失。这对于某些机器学习算法，如支持向量机（SVM）和神经网络等模型的训练效果有着积极的影响。