好问题！咱们先一步步拆解你的疑问：

首先明确两个概念的常见定义：

• 归一化（Min-Max归一化）：把特征缩放到[0,1]或[-1,1]范围，公式为 x' = (x - min) / (max - min)
• 标准化（Z-score标准化）：把特征转换为均值为0、标准差为1的分布，公式为 x' = (x - μ) / σ

它们提升深度学习性能的核心原因主要有这几点：

• 加速模型收敛：深度学习优化器（比如Adam、SGD）的参数更新依赖梯度，如果输入特征尺度差异极大，梯度在不同维度上的波动会非常剧烈，导致模型收敛慢甚至来回震荡。归一化/标准化把所有特征拉到相近尺度，让梯度更新更平稳，收敛速度大幅提升。
• 缓解梯度消失/爆炸：对于深层网络，大尺度输入可能导致某些层的激活值进入非线性激活函数的饱和区（比如sigmoid的两端），梯度趋近于0，出现梯度消失；或者过大的激活值在反向传播时引发梯度爆炸。归一化能把激活值控制在合理范围，有效缓解这类问题。
• 增强泛化能力：归一化相当于给模型引入了隐式正则化，减少模型对大尺度特征的过度依赖，迫使模型关注特征的相对关系而非绝对值，从而降低过拟合风险，提升泛化能力。
• 优化器适配性更强：很多优化器的超参数（比如学习率）是基于标准尺度设置的，统一特征尺度后，超参数的适用性更好，不需要针对不同特征单独调整。

结合你的任务场景：输入是(1500,1)的序列数据，输出是对应样本的(2500,1)二分类结果，输入范围在-80到3之间。你提到的“局部归一化”是样本内的Min-Max归一化（每个样本自己的1500个数据点单独缩放），“全局归一化”是整个数据集的Min-Max归一化（用所有8160个样本的全局最小/最大值缩放）。效果差异的核心原因是你的任务更依赖样本内的相对模式，而非样本间的绝对数值对比，具体来说：

1. 样本内的相对变化才是预测关键
   你的输出是基于单个输入序列的二分类结果，模型需要学习的是“这个序列内部的哪些模式对应输出0/1”，而非“这个样本和其他样本的数值对比”。比如如果输入是传感器时序数据，输出是故障预警（0正常/1故障），故障的标志可能是序列内的突变（比如突然从-20跳到0），而非这个序列的绝对数值比其他序列高或低。样本内归一化正好保留了这种“相对变化”，而全局归一化会把所有样本压到同一尺度，可能抹平不同样本内的关键波动细节。

2. 全局归一化可能被极端值干扰
   你的输入全局范围是-80到3，但很可能只有少数样本包含-80这种极端值。全局归一化时，这些极端值会把所有样本的输入压缩到一个非常窄的区间（比如大部分样本的输入集中在-20到0之间，归一化后会挤在( (-20+80)/(3+80), (0+80)/(3+80) )也就是(60/83,80/83)这么小的范围），导致样本内的数值差异被大幅压缩，模型很难学到有效特征。而样本内归一化针对每个样本自己的最小/最大值，能充分保留每个样本内的数值跨度，让模型更容易捕捉序列内的模式。

3. 样本间的绝对数值对比本就无关紧要
   你担心“输入间的有效对比信息丢失”，但在你的任务中，这种对比信息可能根本没用。比如输入1的“0”对应原数值-20，输入2的“0”对应原数值-80——但如果输出只和每个输入自己的序列变化有关，那这两个“0”的绝对差异对预测没有意义，反而样本内的“0相对于该样本其他点的位置”才是有用特征。

虽然大概率是归一化方式和任务匹配度的问题，但也可以做几个小排查确认：

• 检查全局归一化的实现正确性：确认是不是用了整个训练集的全局最小/最大值（而非每个批次的）来做归一化，如果不小心用了批次归一化代替全局归一化，效果也会打折扣。
• 尝试其他归一化方式对比：比如试试样本内的Z-score标准化（每个样本自己的均值和标准差），或者全局Z-score标准化，看看效果差异，帮助进一步验证是任务特性还是归一化方式的问题。
• 观察模型的中间层激活值：如果用全局归一化时，中间层的激活值集中在很小的范围（比如sigmoid激活后大部分值接近0.5），说明特征被压缩得太厉害，模型无法有效学习；而局部归一化时激活值分布更均匀，那就进一步证明是归一化方式的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者deneme deneme