关于BP神经网络归一化的问题，求大神解答~

南风哥哥sky

  求问BP神经网络的归一化是按行还是整个矩阵的归一化？
# `( o' ?. b, s4 J  比如input=[1 2 3 4 5;
                     2 3 4 5 6;
* ?+ F/ O& D% R" m- d                     3 4 5 6 7];
         output=[4 5 6 7 8];
         input_test=[6;
( {. @, Y! ?% V8 L                            7;
                            8];
  输入输出分别归一化，可以直接[inputn,inputs]=mapminmax(input,0,1);
8 ~, l& n& h, w  S0 U                                                   [outputn,ouputs]=mapminmax(output,0,1);  吗？
" d& v# w2 f6 Y# i. s1 a  这样就是按行归一化了吧~
  如果是整个矩阵归一化，也就是这样
- p6 x- x, d5 {2 `6 J                                        imax=max(max(input));
+ u: i' y* V4 S& ~7 ?4 S+ E: i                                        imin=min(min(input));
* J- _. M! ~2 d3 L/ J1 Y                                        inputn=(1-0)*(input-imin)/(imax-imin);%%input的归一化
; p5 S* A1 `6 H7 k3 P6 S                                        omax=max(max(output));
                                        omin=min(min(output));
: S0 L' q/ a0 |% l- m% X' K                                        outputn=(1-0)*(output-omin)/(omax-omin);%%output的归一化
* q/ Q! E6 n2 j7 L6 O- F  然后再训练，预测~
# P( c. F: N" k- K! ]- b  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~
  U* \: L3 H. u& I  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？
# x! ?3 @9 l6 w4 ]6 R
2 I4 p% o# h' y2 H' [) x

阳光照耀的日子

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。
  C. ~0 v  \6 s( Z' ^( c& L. P  I: b

阳光照耀的日子

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。