4.3.2 데이터 준비

상이한 스케일을 가진 값을 신경망에 주입하면 문제가 됩니다. 모델이 이런 다양한 데이터에 자동으로 맞추려고 할 수 있지만 이는 확실히 학습을 더 어렵게 만듭니다.²² 이런 데이터를 다룰 때 대표적인 방법은 특성별로 정규화를 하는 것입니다. 입력 데이터에 있는 각 특성(입력 데이터 행렬의 열)에 대해 특성의 평균을 빼고 표준 편차로 나눕니다.²³ 특성의 중앙이 0 근처에 맞추어지고 표준 편차가 1이 됩니다. 넘파이를 사용하면 간단하게 할 수 있습니다.

코드 4-24 데이터 정규화하기

mean = train_data.mean(axis=0)
train_data -= mean
std = train_data.std(axis=0)
train_data /= std
test_data -= mean
test_data /= std

테스트 데이터를 정규화할 때 사용한 값이 훈련 데이터에서 계산한 값임을 주목하세요. 머신 러닝 작업 과정에서 절대로 테스트 데이터에서 계산한 어떤 값도 사용해서는 안 됩니다. 데이터 정규화처럼 간단한 작업조차도 그렇습니다.²⁴