归一化和标准化的区别是什么？

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归一化和标准化的区别是什么？

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标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。

对于深度网络而言，归一化的目的是方便比较，可以加快网络的收敛速度；标准化是将数据利用z-score（均值、方差）的方法转化为符合特定分布的数据，方便进行下一步处理，不为比较。