将具有正值和负值的要素转换为所有正值，以馈送到CNN

（卷积神经网络）是一种常见的数据预处理技术，用于提高神经网络模型的性能和收敛速度。这种转换通常称为数据归一化或标准化。

数据归一化的目的是将不同范围和分布的数据转换为统一的尺度，以消除数据之间的差异性。对于具有正值和负值的要素，可以使用以下两种常见的归一化方法之一：

1. 最小-最大归一化（Min-Max Normalization）： 最小-最大归一化将数据线性映射到[0, 1]的范围内。具体步骤如下：
   • 找到要素的最小值（min）和最大值（max）。
   • 对于每个要素的值x，使用以下公式进行归一化：(x - min) / (max - min)。
   • 归一化后的值将在[0, 1]范围内。

• Z-Score归一化（Standardization）： Z-Score归一化通过将数据转换为均值为0，标准差为1的正态分布来进行归一化。具体步骤如下：
  • 计算要素的均值（mean）和标准差（standard deviation）。
  • 对于每个要素的值x，使用以下公式进行归一化：(x - mean) / standard deviation。
  • 归一化后的值将具有均值为0，标准差为1的分布。

这种数据归一化的优势包括：

• 提高模型的收敛速度和稳定性。
• 减少不同特征之间的差异性，避免某些特征对模型的影响过大。
• 有助于提取特征的有效性，减少冗余信息。

在深度学习中，特别是卷积神经网络（CNN）中，数据归一化是一项重要的预处理步骤。它可以帮助模型更好地学习特征，并提高模型的性能。

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