არის საჭირო ნიშანთა ნორმალიზაცია BERT მოდელებისთვის და გადაწყვეტილების ხეებისთვის?

BERT მოდელებისთვის თვისებების ნორმალიზაცია ჩვეულებრივ არ არის საჭირო, რადგან შესავალი მონაცემები არის ტოკენები, რომლებიც წინასწარ გაწვრთნილი მოდელის საშუალებით გარდაიქმნება ემბედინგებად. ეს ემბედინგები უკვე იმყოფება შესაბამის სივრცეში, და დამატებითი ნორმალიზაცია საჭირო არ არის.

გადაწყვეტილების ხეები (მაგალითად, შემთხვევითი ტყეები ან გრადიენტული ბუსტინგი) ასევე არ საჭიროებს თვისებების ნორმალიზაციას. ხეები მუშაობენ განყოფილების ზღვარებით და არ არიან დამოკიდებული თვისებების მასშტაბზე, ამიტომ ნორმალიზაცია არ ახდენს გავლენას მოდელის ხარისხზე.

საერთო ჯამში: ნორმალიზაცია მნიშვნელოვანია თვისებების მასშტაბზე მგრძნობიარე მოდელებისთვის (მაგალითად, სწორი მოდელები, SVM, ნეირონული ქსელები წინასწარ გაწვრთნილი ემბედინგების გარეშე), მაგრამ BERT და გადაწყვეტილების ხეებისთვის საჭირო არ არის.