数据归一化处理 |
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当前状态:全本 | |
书籍作者:未知 | |
更新时间:2019-07-30 | |
运行平台:MP3/MP4/PSP/手机/电脑IOS | |
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内容简介

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?...