为什么归一化之后训练成了一条直线

归一化后训练集可能会被压缩在一个更小的数值范围内，导致不同特征之间的差异性被消除或减小。这可能会使模型更加倾向于学习线性函数，因为线性函数可以更好地处理相对较小的值，而非线性函数可能需要更大的输入值才能产生有效的输出。因此，当使用归一化的数据进行训练时，模型可能会倾向于学习线性函数，并且只会输出相对较小的值，因此结果看起来像是直线。另外，如果使用的模型本身就是线性模型，那么它就只能学习线性函数，因此权重调整后的结果也只能是直线。

相关问题

为什么加了归一化训练变差

加了归一化（Normalization）训练变差的原因可能有以下几点：

1. 归一化方式错了：归一化会对数据进行缩放，如果归一化的方式有问题，比如对不同的特征采用不同的缩放方式，或者对数据的范围过于敏感，就会导致训练结果变差。

2. 归一化处理过的数据不一定更好：有时候，训练结果不一定会更好，即使我们对数据进行了归一化处理。比如，如果我们的数据本身就是大致类似的，那么进行归一化处理实际上并没有什么帮助。

3. 缺少反归一化操作：在测试阶段，我们需要反归一化操作将训练好的模型输出值转换为实际的值。如果反归一化操作没有进行或者有误，也会导致训练变差。

4. 归一化影响了原有的数据结构：在某些情况下，对数据进行归一化也会对原有的数据结构造成影响，导致模型难以学习到真正的特征，从而导致训练变差。

为什么神经网络训练需要归一化

神经网络训练需要归一化是因为神经网络的训练过程中，权重和偏置的更新是通过梯度下降算法来实现的。而梯度下降算法的效率和收敛速度很大程度上受到输入数据的影响。如果输入数据的范围过大，那么计算出的梯度值也会很大，这会导致梯度下降算法在更新权重和偏置时产生震荡和发散现象，从而使得训练过程难以收敛。

归一化的目的就是把输入数据的范围缩放到一个合适的区间内，比如[0,1]或[-1,1]。这样做可以使得输入数据的分布更加均匀，减小梯度的变化范围，提高梯度下降算法的收敛速度和精度，从而提高神经网络的训练效果。