Normalizing training sets신경망의 훈련을 빠르게 할 수 있는 하나의 방법중에 입력으로 들어오는 Feature들을 정규화(Normalizing)이 있다. 위의 표는 두 개의 입력 특성을 가진 훈련 데이터 세트의 분포(산포도)를 나타낸 표다. 두 단계에 따라서 입력을 정규화한다. 1). 데이터 세트의 평균을 0으로 만든다.μ = 1/m 곱하기 1부터 m까지 $x^{(i)}$의 합으로 평균값을 나타내는 벡터다.x는 그럼 모든 훈련 데이터에 대해서 x-μ로 설정된다. (원래 값에서 평균값을 빼주는 것)0의 평균을 갖게 될 때까지 훈련 세트를 이동한다. 2). 분산을 정규화한다. 아직 특성 x1이 x2보다 더 큰 분포도를 가지니, 이 둘을 맞춰주기 위해 분산을 정규화한다.$σ^2$ = 1/m ..
