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[问题求助] 归一化问题

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狼之魂汪洋

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发表于 2014-8-11 08:54 |只看该作者 |倒序浏览

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在训练数据中，选择最大数和最小数进行归一化，在进行训练，如果在测试或者预测的时候，输入的数据大于或者小于训练时的最大值或最小值怎么办？会不会影响结果？如果会，该如何修改？

zan

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MCR董事长

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发表于 2014-8-11 16:22 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

归一化意味着你承认了一个假设
就是测试数据集的每一模式的所有特征分量的最大值(最小值)不会大于(小于)训练数据集的每一样本的所有特征分量的最大值(最小值),但这条假设显然过于强,实际情况并不一定会这样.使用平均数方差法也会有同样类似的问题.故数据规范化这一步并不是必须要做的,要具体问题具体看待。

收起(2)

狼之魂汪洋 :如果归一化不是必要做的没那么会导致R降低怎么办？
另外，如果采用归一化，在进行预测的时候，预测的输入数据是不是也要归一化再代入网络中进行预测？

2014-08-11 18:44 回复

MCR董事长 :一般如果输入数据数量级相差太大，或者输入数据自身的数量级就很大，就要考虑归一化，当然也可以两种方法都试一试，哪种效果好就用哪种。
如果训练数据归一化了，那么在预测时，预测数据不仅要归一化，且要采用和训练数据一样的归一化【同样的映射】，不能自身再做一次归一化。如：
[y1,ps] = mapminmax(x1); %对训练数据归一化
y2 = mapminmax(\'apply\',x2,ps) %对预测数据采用和训练相同的映射ps进行归一化。
网上有很多相关资料，你可以去看看。

2014-08-11 19:19 回复