参数归一化
    参数归一化是指将不同尺度或量纲的参数，通过一定的规则转化为统一的尺度和量纲，使得它们在数值上具有可比性。这在数据处理、机器学习和深度学习等领域中广泛应用。
    参数归一化的目的是消除因不同尺度或量纲所带来的影响，使得不同变量在计算时具有同等的权重。如果不进行参数归一化，则可能导致一些参数对模型的贡献远远大于其他参数，从而影响模型的预测结果。
    常见的参数归一化方法有：
正则化 归一化    1.最大最小值归一化：将原始数据中的最大值设为1，最小值设为0，其他数据按比例缩放。
    2.标准差归一化：将原始数据按照均值为0，标准差为1的比例进行缩放。
    3.正则化：将数据按照矩阵的行或列进行缩放，使得每个行或列的范数为1。
    通过参数归一化，可以提高模型的收敛速度、降低误差和提高准确率等。在实际应用中，需要根据不同的数据集和模型选择合适的参数归一化方法。

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