优势一：归化使模型更易于调优
模型调优是机器学习过程中非常重要的一环，而归化技术可以使模型更加容易地调整。通过合理的归化，可以改善模型的内部结构，提高模型的泛化能力，从而使得模型更加稳定和高效。
归化使模型更易于调优的原理模型的调优通常包括两个方面，一个是模型的优化，另一个是数据增强。而归化技术可以在这两个方面都发挥很大的作用。
归化的内部结构调整在模型训练过程中，模型的内部结构调整非常重要。而归化技术可以通过对特征之间的相关性进行合理的调整，来改善模型的内部结构，从而提高模型的学习能力和泛化能力。
归化的数据增强效果数据增强是模型调优中非常重要的一环，而归化技术可以通过合理的对原始数据进行预处理和后处理，来增强模型的数据，从而提高模型的学习能力和泛化能力。
所以说综上所述，归化技术可以使模型更加容易地调整，通过合理的归化，可以改善模型的内部结构，提高模型的学习能力和泛化能力，从而使得模型更加稳定和高效。
