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？
! w) I( }+ K# k3 B+ N# K) ]7 h  比如input=[1 2 3 4 5;
6 y3 Q8 W& a/ P6 f# ^* F! K% q                     2 3 4 5 6;
                     3 4 5 6 7];
         output=[4 5 6 7 8];
         input_test=[6;
& M0 y# K% c7 ~& Y" m4 J                            7;
6 i) b4 o9 r$ T; v8 D$ U$ l                            8];
* h7 P" [, A& f  输入输出分别归一化，可以直接[inputn,inputs]=mapminmax(input,0,1);
                                                   [outputn,ouputs]=mapminmax(output,0,1);  吗？
  这样就是按行归一化了吧~
) {; O. S/ g' N+ s( ?  如果是整个矩阵归一化，也就是这样
                                        imax=max(max(input));
                                        imin=min(min(input));
                                        inputn=(1-0)*(input-imin)/(imax-imin);%%input的归一化
5 w7 b. Y: y4 B. E+ J1 t                                        omax=max(max(output));
; U; g  R# w% o$ I8 O# d                                        omin=min(min(output));
2 z2 u, A3 K2 k1 i/ P# a0 R5 g                                        outputn=(1-0)*(output-omin)/(omax-omin);%%output的归一化
! h6 [, y" f) B1 ~, U. @* f  然后再训练，预测~
8 D* f" D9 I  E, a4 [4 Z/ u  I. F  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~
  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？

6 Y1 a5 c$ m& U

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。
. a( v4 @: v: Z+ h- _

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。
- y3 o& q8 _/ f7 t( N) i