论文复现小问题
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问题讲解：
本文首先对一个长度为L的数据进行滑动窗口切分，之后再对每个滑动窗口里面的数据进行线性拟合、标准化，然后将斜率控制在[-1,1]，最后进行符号化表示。
Q：进行线性拟合之后还可以进行标准化么？会不会影响拟合呢？
Q：如何求斜率，这个斜率代表了什么？
ps：如果有人求原文可以私信我，也可以知网下载 (考虑时间序列关联的变压器在线监测数据清洗_林峻)。
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qqq，不能沉啊！
斜率，在模型训练结束后可以获取。
你说的标准化指的是什么意思？
标准化 ！=归一化
斜率缩放到【1，-1】之间是不是在抑制拟合后数值曲线的剧烈变化
就像gan网络让判别器满足 lipchistz 连续，以保证训练稳定一样
拟合之后标准化应该是为了将数据的分布规整一下，帮助快速收敛吧。作用类似BN
不放心，可以试试不标准化什么效果
帮顶！
猜测～情况只是类比，不是一个概念。
直觉这个也是为了加速模型收敛
具体是什么标准化，论文没有讲清楚，只说了是标准化，那么应该就是普通的标准化(比如Z-score标准化)
这个是为了防止，大数的权重过大，导致小数没有发言权吧
斜率在标准化之后如何求取呢？