日付データの正規化方法について知りたい

Question

前提・実現したいこと

ニューラルネット初心者です。
ニューラルネット構築の際に、CSVファイルの数値データセットの正規化を行っていたのですが、正規化についてわからないことがあったので質問させていただきました。

必要な情報の欠落や、間違っていることがございましたらご指摘いただけますとありがたいです。

質問

データセットで西暦をデータの要素の一つとして扱っているのですが、ほかの特徴量データと同じように正規化を行ってもいいのでしょうか？

具体的には、
2005年～2019年のデータを扱う際に正規化を行った場合、西暦という要素に関しては、2019という値でそれぞれの値を割り算していくと差が微々たるものになってしまうと思うのですが、ニューラルネット的には問題ないのでしょうか？
もしくは、そのほかの方法で0～1の間に収まるような正規化を行うべきなのでしょうか？

Answer 1

機械学習でなぜ正規化が必要なのか
正規化（Normalization）／標準化（Standardization）とは？

などが参考になるかと思いますが、正規化とは0から1に変換するものです。ですので2015から2019であれば普通は
(Year-2015)/(2019-2015)
などとするかなと思います。

差が微々たるものになってしまうと思う

とのことですが、大きさが異なるものを比較しようとすると不都合があるので、0から1の幅に合わせて、その間の値の違いで比較しようね
というのが正規化の考え方です。