Z-Normalization

• $z$의 절대값이 클수록 데이터가 평균에서 멀리 떨어져 있음을 의미한다.
• Gaussian Distribution을 따를 때 효과적이다.
• 표준 편차가 0인 데이터에 대해서는 정규화가 불가능하다.

Why using?

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1. 단위를 통일하여 서로 다른 scale을 지닌 데이터간의 비교가 가능해진다.
2. outlier의 영향을 줄이고, 학습 시 더 빠르게 수렴 가능하다.

대부분의 경우 성능이 향상되기에, 거의 항상 이용된다.