问题描述
我正在使用从预先训练的VGG16和VGG19模型中提取的功能。这些特征是从上述网络的第二个完全连接层（FC2）中提取的。
所得的特征矩阵（尺寸为（8000,4096））的值在[0,45]范围内。结果，当我在基于梯度的优化算法中使用此特征矩阵时，损失函数，梯度，范数等的值会非常高。
为了消除如此高的值，我将MinMax规范化应用于此特征矩阵，从那时起，这些值是可管理的。此外，优化算法的行为也正确。我的策略是否可以，即对从预先训练的模型中提取的特征进行规范化是否足够公平？
解决方法
根据经验，只要您知道结果来自标准化值这一事实，就可以了。如果规范化可以帮助您更好地显示渐变色，范数等，那么我支持。
我要谨慎的是，对那些特征矩阵进行归一化而不是真实值的任何进一步分析。说，如果您要研究分布等，则应该没问题，但是我不确定下一步是什么，是否会有害。 您能否分享有关“进一步分析”的更多详细信息？