深度学习向量标准化方法详解：Z-score 与 Min-max 比较

深度学习向量标准化是指将向量的数值缩放到一定的范围内，以避免不同特征之间的差异对模型训练的影响。标准化的方法通常包括以下两种：

1. Z-score标准化：将向量中每个元素减去平均值，再除以标准差，这样每个元素就变成了以0为中心，标准差为1的数值。

2. Min-max标准化：将向量中每个元素减去最小值，再除以最大值与最小值之差，这样每个元素就变成了在0和1之间的数值。

在实际应用中，需要根据具体数据的分布情况来选择合适的标准化方法。