场景：只需要拿到向量的方向，不需要这个向量的距离时
两者联系：
其实两个方法是一模一样，结果目的都一样，把一个向量拿到或者改变成 归一化向量，所谓归一化就是 把原来某个向量变成 x,y,z平方之和的平方根为1，也就是新向量长度为1.但是！方向与原向量一样！
两者区别：
一个是方法Normalized(); 他会把一个向量直接变成 长度为一的 单位向量。
ThirdVectorPoint.Normalize(); 注意这是一个函数，一个方法！
一个小写normalize 这是一个属性，只能get 不能set
Normalization 有很多种，但是它们都有一个共同的目的，那就是把输入转化成均值为 0 方差为 1 的数据。我们在把数据送入激活函数之前进行 normalization
为什么要归一化？ 归一化已成为深度神经网络中的一个重要步骤，它可以弥补ReLU、ELU等激活函数无界性的问题。有了这些激活函数，输出层就不会被限制在一个有限的范围内(比如
场景：只需要拿到向量的方向，不需要这个向量的距离时 ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6L
方法:NORM\_MINMAX Mat src=new Mat(new Size(5,1),CvType.CV_32FC1); for(int i=
现在的神经网络通常都特别深，在输出层像输入层传播导数的过程中，梯度很容易被激活函数或是权重以指数级的规模缩小或放大，从而产生“梯度消失”或“梯度爆炸”的现象，造成训练速度下降和
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247379][blog.csdn.net_pipisorry_articl
这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。离散参考\[[数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）][One-Hot Encoding]\]。 基础知识参考：
一、定义 数据标准化（Normalization），也称为归一化，归一化就是将你需要处理的数据在通过某种算法经过处理后，限制将其限定在你需要的一定的范围内。 数据标准化处理
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深度神经网络模型训练难，其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 自 2015 年由Google 提出之
柔光的暖阳◎
小鱼儿
港控/mmm°
超、凢脫俗
╰+哭是因爲堅強的太久メ
分手后的思念是犯贱
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