データ/フィーチャの正規化

Question

私はその区間（-1,1）内に一連の特徴を持っています。私は単射関数またはデータを特定の範囲に平均値が0に近く、分散が1に近い値に正規化する方法を探しています。

機能が全身的であることは非常に重要ですtanh活性化機能を有するニュートラルネットワークの入力として使用される。私のプロセスは、メモリ内でデータを変換し、ネットにフィードし、ネットワーク結果を初期スケールに戻すことです。

Answer 1

この正規化タスクは、ニューラルネットワークのアプリケーションではかなり一般的です。最も一般的なアプローチは、データの平均と標準偏差を単純に計算し、その値をトレーニングプログラムに保存することです。だからあなたのデータのためのパイプラインは次のようになります。

1. 計算meanと入力データのsdやメモリに格納します。
2. 正規化変換を適用：normed_data = (data - mean)/sd。
3. ネットワークのトレーニング/評価/使用。
4. データの非正規化は、original_data = (normed_data * sd) + meanです。

私はデータの正規化についてより長い投稿を書いています。あなたはそれを読むことができるhere。