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标题:
关于BP神经网络归一化的问题，求大神解答~
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作者:
南风哥哥sky
时间:
2016-5-26 21:35
标题:
关于BP神经网络归一化的问题，求大神解答~
求问BP神经网络的归一化是按行还是整个矩阵的归一化？
2 [" M M1 p0 T* Z6 ~7 w; i3 b
比如input=[1 2 3 4 5;
9 v8 J2 D5 m+ v, N6 ^3 }
2 3 4 5 6;
' o+ O k# Z% c# u. j% D
3 4 5 6 7];
' j# O6 U) A. x7 y3 X' t
output=[4 5 6 7 8];
9 w) u- g4 ~& ^$ r/ q; K/ W5 ^
input_test=[6;
" L6 ]( G9 n, ~% d& C* G
7;
9 F& F- z9 j$ ?) W
8];
! ~2 J* e6 |5 A! o+ @9 l' N
输入输出分别归一化，可以直接[inputn,inputs]=mapminmax(input,0,1);
$ O! O2 K: l n! s+ O% A) U0 Z8 |
[outputn,ouputs]=mapminmax(output,0,1); 吗？
# t3 ?8 s t) X+ v' z% j3 K
这样就是按行归一化了吧~
. T3 T. O H4 ?' [$ g; e
如果是整个矩阵归一化，也就是这样
! B2 i5 y" v& y6 M8 R
imax=max(max(input));
$ ]1 h$ K$ R. |2 m4 s
imin=min(min(input));
0 [' g+ d) W) j+ W" l, _
inputn=(1-0)*(input-imin)/(imax-imin);%%input的归一化
9 @" n* G+ C* Y) n, b7 X6 q
omax=max(max(output));
5 |4 J: s5 J# N G
omin=min(min(output));
" g, g/ p! J ]5 Y
outputn=(1-0)*(output-omin)/(omax-omin);%%output的归一化
( v |" B \) \0 F7 }8 f: k
然后再训练，预测~
) W$ i# R; y; U' I
那么问题来了，预测时的input_testn是如何归一化得到的？如果还是按input的方法归一化，也就是上面的inputn=(1-0)*(input-imin)/(imax-imin);得到的input_testn会有大于1的数吧~
- _/ B/ B- S( Z6 Q4 j9 L0 M
另外，得到预测结果resultn后，如何反归一化呢？如果resultn里面有大于1或者小于0的数又怎么办呢？
7 X# U" l) @/ t0 h8 o; E
9 A1 D* p2 G9 t" G
作者:
阳光照耀的日子
时间:
2016-5-26 22:02
mapminmax是按照每一行进行归一化，即对所有样本的同一个特征进行归一化。神经网络的训练数据要比预测数据的范围大，即预测数据的特征最大最小值范围最好不要超过训练数据的特征，这样子你的问题就不会出现了。
6 u$ l0 X# p* `3 z8 z8 V2 x8 ]
作者:
阳光照耀的日子
时间:
2016-5-26 22:02
mapminmax是按照每一行进行归一化，即对所有样本的同一个特征进行归一化。神经网络的训练数据要比预测数据的范围大，即预测数据的特征最大最小值范围最好不要超过训练数据的特征，这样子你的问题就不会出现了。
. r5 u, ~8 E( p: Z1 H6 b
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