由于神经网络输入数据的范围可能特别大,导致神经网络收敛慢、训练时间长。因此在训练神经网络前一般对数据进行预处理(不妨假设这里的指标都是效益型的(即都是正项指标)),一种重要的预处理的处理手段是归一化处理,就是将数据映射到[0,1]或者[-1,1]区间。 设 为规格化前的数据 为 的最大值和最小值; 为规格化...
从理论上将，BP网络对其输入无限制，因此对输入变量可以不归一化。但是还是建议归一化到一个统一范围，这样做的目的是为了一开始就使各变量的重要性处于同等地位