在神经网络的训练过程中，归一化是一个至关重要的预处理步骤。它通过将数据范围缩小到一个固定区间（如[0,1]或[-1,1]），显著降低了数值震荡，增强了模型训练的稳定性。归一化不仅有助于提升模型性能，还能避免过拟合问题，是神经网络训练中不可或缺的环节。

在MATLAB神经网络工具箱中，归一化通常通过以下几种方式实现：首先对输入数据进行标准化处理，即将数据的均值设为0，方差设为1，避免了因数据分布差异导致的训练偏差。例如，在使用全连接网络时，若输入特征的尺度差异较大，通过归一化可以确保每个特征贡献的权重更加均匀，从而提升模型训练效率。此外，归一化还能在激活函数处理时起到稳定作用，如ReLU激活函数的归一化处理，能够有效缓解梯度消失现象。

同时，归一化在不同神经网络层中也扮演着关键角色。全连接层的归一化可以防止权重过大导致的过拟合，而局部连接层的归一化则有助于保持局部信息的稳定性。在训练过程中，归一化与学习率的调整密切相关，通常需要在训练初期进行参数缩放，以防止训练过程因尺度过大而导致的过拟合风险。

归一化作为神经网络训练的基础步骤，其重要性不言而喻。通过标准化数据，不仅可以提升模型训练的效率，还能显著降低训练误差，使神经网络在实际应用中更加稳定可靠。因此，在MATLAB工具箱的神经网络训练中，归一化始终是不可或缺的环节。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。