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* O7 x4 e; Q7 {. }9 m2 Y  比如input=[1 2 3 4 5;
                     2 3 4 5 6;
                     3 4 5 6 7];
7 R0 m+ ^9 o' R6 m& S         output=[4 5 6 7 8];
3 T/ F6 L! S7 |2 E* q         input_test=[6;
5 m3 }( Z5 I0 {$ t# E                            7;
                            8];
2 L. |5 n; Y. A6 r7 g4 n  输入输出分别归一化，可以直接[inputn,inputs]=mapminmax(input,0,1);
7 y4 Y$ |& C6 b) U- T1 H$ e% E0 \                                                   [outputn,ouputs]=mapminmax(output,0,1);  吗？
# a$ l+ r" ?! |  这样就是按行归一化了吧~
- ~. ^4 R  _$ |( {8 h* F6 u  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
3 F) G% P3 j, K* a& ?1 W                                        omax=max(max(output));
. ~, K: S' \# S- k- i                                        omin=min(min(output));
% o, c, h' Q  H2 f$ Z                                        outputn=(1-0)*(output-omin)/(omax-omin);%%output的归一化
  然后再训练，预测~
( l9 b) H8 S7 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~
0 d* W1 f, J$ j- @5 X  W  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？
3 j+ J1 A' Q* r$ d: _

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。

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。