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- 出力を正規化するのが目的であれば、batch normalization をモデルに入れるのではなく、モデルの出力を後から [sklearn.preprocessing.scale](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.scale.html) を使って標準化してください。
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+ 最終的なモデルの出力を正規化するのが目的であれば、batch normalization をモデルに入れるのではなく、モデルの出力を後から [sklearn.preprocessing.scale](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.scale.html) を使って標準化してください。

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2020/09/05 02:32

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- 出力を正規化するのが目的であれば、batch normalization をモデルに入れるのではなく、例えば、[sklearn.preprocessing.scale](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.scale.html) を使って標準化してください。
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+ 出力を正規化するのが目的であれば、batch normalization をモデルに入れるのではなく、モデルの出力を後から [sklearn.preprocessing.scale](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.scale.html) を使って標準化してください。