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borgWarp
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用語 > データの正規化 | データの標準化

動作環境
GeForce GTX 1070 (8GB)
ASRock Z170M Pro4S [Intel Z170chipset]
Ubuntu 16.04 LTS desktop amd64
TensorFlow v1.1.0
cuDNN v5.1 for Linux
CUDA v8.0
Python 3.5.2
IPython 6.0.0 -- An enhanced Interactive Python.
gcc (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.4) 5.4.0 20160609
GNU bash, version 4.3.48(1)-release (x86_64-pc-linux-gnu)

Neural Networkのoutput nodeの値をmean, stdevで範囲を変更する。
http://qiita.com/7of9/items/cdd5a2895cc5c3fcd49e

@ 深層学習 by 岡谷貴之さん

データの正規化 (normalization of data) あるいはデータの標準化 (standardization of data)は最も基本的な前処理で、各サンプル$x_n$に線形変換を施し、その成分ごとの平均や分散を揃えます (図3.4)

@ Python機械学習プログラミング by Sebastian Raschkaさんら

p38
ここでは、標準化 (standardization)というスケーリング手法を用いる。
...

x'_j = \frac{x_j - \mu_j}{\sigma_j}

sigma_jに対する正規化をしているとも考えられるので、「正規化」という用語が間違いではないようにも思う。

上記のような処理を自分は「標準化」として扱うか、「正規化」として扱うか。
( 検索時にうまく見つかるように。)