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저는 첫 ANN을 만들고 '주식 표준'아이리스 플라워 데이터 시트를 사용하고 있습니다. 입력 중 일부는 1.3, 4.0, 2.8 등입니다.

이 값이 활성화 기능을 통해 배치되어<1이되며 문제없이 전파됩니까?

사전 응원


  • 답변 # 1

    정규화는 데이터 벡터의 일부 차원에 대한 기하학적 바이어스를 제거합니다. 이러한 방식으로 모든 데이터 비트가 "공정한"방식으로 처리됩니다. 이것을 적용하는 또 다른 방법은 모든 학습 알고리즘이 수치 적 특성에 의존한다는 것을 인식하여 작은 숫자, 큰 숫자 및 큰 차이를 피해야한다는 것입니다.

    (0,1) 또는 (-1,1) 사이에서 입력을 정규화하지 않으면 각 입력의 중요도를 균등하게 분배 할 수 없으므로 ANN 교육 중에 값이 적을수록 자연스럽게 큰 값이 지배적입니다.

    중요한 것은 입력의 비교 가능성입니다. 예를 들어, 앤에는 x1과 x2의 두 가지 입력이 있습니다. x1은 0에서 0.5로 변하고 x2는 0에서 1000으로 변한다. x1의 0.5 변화는 100 % 변화이며, x2의 0.5 변화는 0.05 %의 변화 일 뿐이다. 따라서 정규화가 도움이됩니다.

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