最小-最大规范化对原始数据进行线性变换，变换到[0,1]区间（也可以是其他固定最小最大值的区间）xnxn−minmax−min。

想象一个机器，它的工作就是从一堆预先设定的选项中，选择一个最合适的类别。但这种方法只在选项有限的情况下才行得通。之前的很多模型都受到这样的限制。比如，ILSVRC-2012 的模型只能在 1,000 个类别中选择，而 JFT-300M 的选择则为 18,291 个类别。这种方法的缺陷是，模型可能会受到类别的限制而无法给出丰富的回答，还限制了其零样本 (Zero-shot) 学习的能力。比方说，如果