ニューラルネットワークについて学び始めており、データの正規化が始まりました。私はそれの必要性を理解していますが、私のモデルが訓練され、現場で一度データをどうしたらいいのか分かりません。ニューラルネットワークトレーニングデータの正規化とランタイム入力データ
私の入力データを取って平均を減算し、標準偏差で除算してみましょう。次に私はそれを入力として取り、私は自分のニューラルネットワークを訓練する。
フィールドに入ると、予測する入力サンプルはどうすればよいですか？
トレーニングデータの平均と標準偏差を維持し、正規化するために使用する必要がありますか？
正しい。トレーニングデータを正規化するために使用する平均と標準偏差は、テストデータを正規化するために使用するものと同じです（つまり、テストデータの平均と標準偏差を計算しません）。
うまくいけば、このリンクはあなたにもっと役立つ情報を提供します：前処理について作るためにhttp://cs231n.github.io/neural-networks-2/
重要な点は、任意の前処理統計が（例えばデータの意味）学習データのみで計算しなければならないということで、検証/テストデータに適用されます。例えば。平均を計算し、それをデータセット全体のすべてのイメージから減算し、次にデータを列/ val /テストスプリットに分割することは間違いです。代わりに、平均はトレーニングデータ上でのみ計算され、次にすべてのスプリット（列車/ val /テスト）から等しく減算されなければなりません。