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【摘要】Normalization（归一化/标准化）旨在解决不同特征量纲差异导致的问题。当特征数值范围差异大时（如身高1.5-2.0米vs体重40-100公斤），模型会偏向数值大的特征、训练速度变慢且易出现梯度爆炸。核心方法包括：1）Min-Max归一化（缩放到[0,1]），简单但对异常值敏感；2）Z-Score标准化（均值0、方差1），抗异常值但无固定范围；3）BatchNorm（神经网络层间标
