我需要規範神經網絡的目標嗎？

我的數據是這樣的

65535, 8710, 55641, 5396, 23.6056640625 
65535, 8600, 65535, 5305, 10.0318359375 
64539, 8664, 65535, 5305, 11.0232421875 
65535, 8674, 65535, 5257, 21.962109375 
32018, 8661, 65535, 5313, 2.8986328125 
35569, 8665, 65535, 5289, 2.8494140624999997 
23652, 8656, 65535, 5260, 22.4806640625 
42031, 8551, 65535, 5239, 2.7298828125 
65535, 8573, 65535, 5232, 10.3728515625

之前，我將其提供給網絡I縮放數據是在區間[0,1]

而且目標是：

[0, 1, 1, 0, 2, 2, 0, 2, 1]

我是否需要將目標歸一化到[0,1]範圍內？

來源

2015-01-07 Spu

你的目標是什麼意思？ –

@ Barmaley.exe它們是訓練集的目標值。所以訓練集「65535,8710,55641,5396,23.6056640625」的第一行屬於類「0」。 – Spu

當您的網絡被要求預測實際值（可能是向量）時，規範化目標僅在regression問題中才有意義。

在你的情況下，目標太「圓」了，顯然是類指標。因此，解決迴歸問題將是不正確的，您需要改爲使用classification。在這種情況下，規範化目標將是一場完全災難：你會使目標無法比擬（因爲計算機浮點運算的侷限性不允許我們比較浮點數的相等性），並且不會簡化NN（或任何其他ML算法）的工作，因爲數值這些類別根本不使用。

來源

2015-01-07 13:14:18

我需要規範神經網絡的目標嗎？

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