预处理层

预处理层是深度学习模型中的一个重要组成部分，它位于模型的输入层和隐藏层之间。预处理层的主要目的是对输入数据进行必要的处理和转换，以便于模型更好地理解和学习数据的特征。预处理操作通常包括归一化、标准化、缺失值填充、特征选择等。通过这些操作，我们可以消除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量和可用性，从而提高模型的性能和泛化能力。预处理层在各种类型的深度学习任务中都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。