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正規化 (Normalization, Standardization)

機械学習における正規化とは、モデルの学習を効率的、かつ安定的に行うためにデータのスケールや分布を一定の基準に揃える処理のことです。

正規化と標準化の主な手法と違い

深層学習における正規化の具体的な処理手法は、Min-Max正規化(値域0~1にスケーリング)や標準化(平均0、分散1の分布に変換)などがあります。

CAEサロゲートモデルにおける正規化の適用例

CAEのサロゲートモデル構築の場合は、学習前に境界条件などのスカラー値や物理変数は前者で、節点座標値などは後者で各々正規化しておく必要があります。

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