神经网络训练：目标值归一化必要吗？

神经网络的拟合目标通常需要归一化。归一化可以将数据的范围限制在一个较小的区间内，有助于提高神经网络的训练效果和收敛速度。具体来说，归一化可以帮助避免梯度消失或梯度爆炸问题，使得网络更加稳定。另外，归一化还可以使得不同特征之间的权重更加平衡，避免某些特征因为数值过大而对网络训练产生过大的影响。常用的归一化方法包括最小-最大归一化和标准化等。