深度置信网络必须归一化处理吗?

深度置信网络需要归一化处理，输入数据经过归一化后能加快训练速度，提升模型稳定性。归一化处理让数据集中在合理范围，避免某些特征因数值过大主导训练过程，比如像素值0到255归一化到0到1之间，效果更好。归一化还能减少梯度消失或爆炸问题，让网络更容易收敛。

归一化不是绝对必须，但实践中很少省略这一步。不同数据集可能需要不同归一化方法，比如标准化或最小最大缩放。不归一化可能导致模型表现下降，训练时间延长，甚至无法收敛。归一化是深度学习中的常见预处理步骤，能显著提升模型性能。