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？
  比如input=[1 2 3 4 5;
+ Z/ k6 I4 |) o% Z0 C# z5 \                     2 3 4 5 6;
                     3 4 5 6 7];
- m! _# l9 |4 h- P. l2 A         output=[4 5 6 7 8];
2 P+ K+ I: l# X# R" h3 z. J1 n         input_test=[6;
# ~  Z$ B( [  q                            7;
                            8];
  输入输出分别归一化，可以直接[inputn,inputs]=mapminmax(input,0,1);
8 w( t" m9 i, \7 L$ m; w' u                                                   [outputn,ouputs]=mapminmax(output,0,1);  吗？
7 {# V7 w& g9 a+ C  这样就是按行归一化了吧~
9 {# Z2 X: y! O+ n  如果是整个矩阵归一化，也就是这样
0 A0 d  x7 X) [6 L; c                                        imax=max(max(input));
                                        imin=min(min(input));
- n2 K$ Z: V# e) C& `* N" q                                        inputn=(1-0)*(input-imin)/(imax-imin);%%input的归一化
" d- o) c  q; @, _" B                                        omax=max(max(output));
                                        omin=min(min(output));
& t8 e/ N) ~0 Q                                        outputn=(1-0)*(output-omin)/(omax-omin);%%output的归一化
  然后再训练，预测~
/ K- \! R/ i8 C' x0 a; t; d  P7 E  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~
8 r- u6 n5 r4 h& z  p, s: T  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？
* u+ U) T4 h! w

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。
- [0 r. M' N$ l( ^' k6 T

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。
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