BP神经网络训练归一化.pdf

在神经网络训练中，数据预处理是一个至关重要的步骤，尤其是归一化处理。归一化是一种将数据转换到特定范围内的方法，目的是提高算法的计算效率，加速收敛速度，并减少因数值差异过大导致的梯度消失或梯度爆炸问题。在BP神经网络中，归一化通常用于输入数据和目标输出数据，以确保网络内部权重更新的一致性。 标题"BP神经网络训练归一化.pdf"提到的核心知识点是神经网络训练过程中对数据进行归一化处理的必要性和不同方法。描述部分没有提供具体信息，但从标签和内容来看，主要讨论了神经网络训练中的数据归一化以及它对训练效果的影响。 内容中提到了几个关键点： 1. 数据归一化后是否需要反归一化：在某些情况下，归一化的数据经过神经网络训练后，输出结果可能不需要反归一化，因为神经网络的输出层可能会直接映射到期望的输出范围。但如果原始数据有特定的物理含义，如长度、重量等，那么在实际应用中，反归一化是有必要的。 2. MATLAB中的`premnmx`和`postmnmx`函数：这两个函数分别用于数据的预归一化和后归一化。`premnmx`在训练前将数据转换到[-1, 1]区间，而`postmnmx`用于将网络输出转换回原始数据范围。 3. 归一化并不总是提升训练效果：数据的标准化（例如PRESTD）可能比简单的归一化更有效，这取决于数据的分布特性。 4. 归一化方法的选择：对于激活函数如logsig和tansig，由于它们的输出范围限制在[-1, 1]或[0, 1]，数据通常需要归一化。而使用purelin函数时，数据归一化不是必需的，因为它允许更大的输出范围。 5. 归一化策略：样本数据和测试数据应一起归一化，以确保网络在处理未知数据时能够正确映射。不一致的归一化可能导致测试结果失真。 6. 归一化的目的：除了加速收敛，归一化还有助于处理奇异样本数据，这些数据可能极大影响训练过程，导致训练时间增加和可能的非收敛问题。 7. 自定义归一化：除了MATLAB提供的函数，还可以自定义归一化函数，例如将数据归一化到[0.1, 0.9]等特定范围。 8. 归一化对倒S型（sigmoid）函数的影响：这类函数本身具有归一化的特性，但数据归一化仍然可以帮助改善训练性能。 归一化方法的选择和实施取决于数据的特性和网络结构。在实际应用中，需要根据具体情况调整归一化策略，如选择合适的归一化函数、设定归一化范围，以及决定是否需要对测试数据进行同样的预处理。正确地执行数据归一化是构建高效神经网络模型的关键步骤之一。