数据预处理在深度学习中至关重要，因为它将原始数据转换为模型可以有效学习的格式。原始数据通常包含噪声、不一致或无关信息，这些会使模型混淆并导致性能下降。例如，数据集中的图像可能具有不同的分辨率、光照条件或模糊等伪影。如果没有预处理，模型可能会难以识别模式，并将计算资源浪费在学习无关的细节上。同样，文本数据可能包含错别字、俚语或不同的大小写，而标记化或小写化等预处理步骤可以标准化这些数据。通过预先清理和结构化数据，预处理可确保模型专注于有意义的模式。
预处理的另一个关键作用是提高计算效率。深度学习模型需要大量数据，而处理非结构化或未优化的数据会减慢训练速度。例如，将图像调整为统一分辨率可以减少内存使用并加快卷积层中的矩阵运算。归一化（将数值特征缩放到标准范围，例如 0-1）有助于梯度下降在训练期间更快地收敛。在自然语言处理 (NLP) 中，将单词转换为数值嵌入（如 word2vec 或 BERT 标记）简化了神经网络的文本处理。如果没有这些步骤，模型可能需要更长的训练时间，或者由于不稳定的梯度或数值不稳定而无法有效学习。
最后，预处理直接影响模型的准确性和泛化能力。例如，处理缺失数据（通过估算平均值或删除不完整的样本）可防止训练中的偏差。数据增强技术（例如，旋转图像或向音频添加噪声）可以人为地扩展数据集并减少过度拟合。在表格数据中，编码分类变量（如独热编码）可确保模型正确解释它们。一个实际的例子是 MNIST 数据集：对手写数字进行居中和规范化像素值等预处理步骤是模型能够获得高准确率的原因。跳过预处理通常会导致模型记住噪声而不是学习鲁棒的特征，从而使其在现实场景中不可靠。通过预先解决这些问题，预处理可确保模型既高效又有效。