Rajesh Srivastava on Instagram: "Basic mistakes that break ML models in production Normalization means converting all input features to a similar scale so no single feature dominates learning. Technically, this is usually done by subtracting the mean and dividing by the standard deviation (zero mean, unit variance) or by scaling values into a fixed range like 0-1. This improves numerical stability, speeds up convergence, and helps gradient-based models train more reliably. Normalizing on the ful
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