数据归一化
1.我有一个问题不太明白,神经网络在训练时,先对数据
进行归一化处理,按照常理训练完之后应该对数据再进行反归
一化啊,可是再很多资料上根本就看不出有反归一化这个步骤,
而且很多时候训练效果不是很好。请问,哪个大侠能帮帮我啊
2.看一下 MATLAB 里的 premnmx 函数和 postmnmx 函数.它们一个
是归一一个是反归一
3.并不是归一化的数据训练效果就好
4.我也遇到过类似的问题,有篇论文就是用 postmnmx 函数.效果
不好可能是样本数据不太准.
5.可以采用标准化 PRESTD,效果很好。
6.样本数据和测试数据是否放在一起归一化?
7.应该将样本数据和测试数据放在一起归一化,不然如果测试
数据中有的值比样本数据最大值还大,岂不是超过 1 了?
神经网络训练的时候,应该考虑极值情况,即归一化的时候
要考虑你所需要识别参数的极值,以极值作分母,这样可能效
果更好一点。
8.激发函数如果选用的是倒 s 型函数,应不存在归一化的问题
吧
9.我想问大家一下:在神经网络中,只有一个函数即:purelin 这
个函数对训练的输出数据不用归一化,而象 logsig 和 tansig
函数都要归一化(如果数据范围不在[-1,1]或[0,1]之间).那既
然用 purelin 函数可以不用归一化,为何又是还用归一化呢?