神經網絡規範輸出數據

Question

我有一個神經網絡的訓練數據以及預期的輸出。每個輸入都是10維向量，有1個預期的輸出。我用高斯規範化了訓練數據，但我不知道如何歸一化輸出，因爲它只有單維。有任何想法嗎？

實施例：

原始輸入矢量： -128.91，71.076，-100.75,4.2475，-98.811，77.219，4.4096，-15.382，-6.1477，-361.18

標準化輸入矢量： -0.6049,1.0412,0.3731,0.4912,0.3571,1.0918,0.4925,0.3296,0.4056，-2.5168

上述輸入的原始預期輸出是1183.6，但我不知道如何對它進行歸一化。我是否應該將預期輸出標準化爲輸入向量的一部分？

Answer 1

從你問題的外觀來看，你試圖實現某種迴歸算法。對於迴歸問題，您通常不會標準化輸出。對於您爲迴歸系統提供的培訓數據，預期的產出應該在您期望的範圍內，或者只是您對預期產出的任何數據。

因此，您可以規範化訓練 輸入以允許訓練更快，但您通常不會規範化目標輸出。當涉及到測試時間或提供新的輸入時，請確保您按照您在訓練過程中的相同方式對數據進行標準化。具體而言，在訓練網絡中的任何測試輸入時，使用完全相同的參數進行歸一化。