BERT modelləri və qərar ağacları üçün xüsusiyyətlərin normallaşdırılması lazımdırmı?

BERT modelləri üçün xüsusiyyətlərin normallaşdırılması adətən lazım deyil, çünki giriş məlumatları tokenlərdir və bunlar əvvəlcədən təlim keçmiş model vasitəsilə gömmələrə çevrilir. Bu gömmələr artıq uyğun məkanlarda yerləşir və əlavə normallaşdırmaya ehtiyac yoxdur.

Qərar ağacları (məsələn, təsadüfi meşələr və ya gradient boosting) üçün də xüsusiyyətlərin normallaşdırılması vacib deyil. Ağaclar bölünmə eyləmləri ilə işləyir və xüsusiyyətlərin ölçüsündən asılı deyil, ona görə də normallaşdırma modelin keyfiyyətinə təsir etmir.

Qısaca: normallaşdırma, xüsusiyyətlərin ölçüsünə həssas modellər üçün vacibdir (məsələn, xətti modellər, SVM, əvvəlcədən təlim olunmamış gömmələrlə neyron şəbəkələri), amma BERT və qərar ağacları üçün lazım deyil.