数値範囲はニューラルネットワークのこの機能の重みに明らかに影響しますか？

Question

私のニューラルネットワークには数十の特徴があります。それらの中には0〜1の値域を持つものもあれば、0〜100万の非常に大きな範囲を持つものもあります。テンソルフローの重み設定をせずに連結し、それらをLRレイヤに渡します。私が尋ねたいのは、分類作業のためにLRレイヤーでフィーチャの範囲自体が体重や発言権に影響を与えるかどうかです。すなわち、巨大な価値の範囲を持つ機能は、ネットワークに大きな影響を与えることができますか？そうであれば、ニューラルネットワークを変更するにはどうすればよいですか？おかげさまで

Answer 1

ニューラルネットワークで高い値の機能をより重視したくない場合は、おそらくデータ正規化を実行する必要があります。
sklearnあなたは既製の関数呼び出しとして探しているものを持っていることがhere.

また、研修の無限の量後のニューラルネットワークがそれに理解するであろうために、あなたが見ることができる価値の高い機能が重要であるかないことを所有しますが、それは非常に長い時間がかかります。トレーニング期間を短縮するためにデータを前処理することは常に良い考えです。