Ar būtina žymių normalizacija BERT modeliams ir sprendimų medžiams?

Dėl BERT modelių dažniausiai nereikia žymenų normalizavimo, nes įvesties duomenys yra tokenai, kurie yra paverčiami į įterpimus naudojant iš anksto apmokytą modelį. Šie įterpimai jau yra tinkamoje erdvėje, ir papildomas normalizavimas nėra reikalingas.

Sprendimų medžiai (pvz., atsitiktiniai miškai ar gradientinis stiprinimas) taip pat nereikalauja žymenų normalizavimo. Medžiai dirba su skirstymo slenkstiais ir nepriklauso nuo žymenų mastelio, todėl normalizavimas neturi įtakos modelio kokybei.

Santrauka: normalizavimas yra svarbus žymenų masto jautriems modeliams (pvz., linijiniai modeliai, SVM, neuroniniai tinklai be iš anksto apmokytų įterpimų), tačiau nereikalingas BERT ir sprendimų medžiams.