求助：神经网络的测试输入样本是否应参与网络训练之前的归一化处理？

miniducky · 发表于 2006-9-25 09:58

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各位大侠：本人在用训练好的神经网络用于预测计算时有这样一个疑惑，即用于神经网络测试的输入样本是否应该参与网络训练之前的归一化处理？如参与，那么当用该训练好的网络即用于预测计算，这时的测试数据肯定是会发生变化的，那新的测试数据是否还得加入网络训练之前的训练样本进行归一化处理；如不参与，因测试样本数据值较大，会不会影响网络的预测精度？
请各位给我指点迷津，本人不甚感激。

jimin · 发表于 2006-9-25 10:15

1.用于神经网络测试的输入样本是否应该参与网络训练之前的归一化处理？
归一只是为了增加收敛速度，可以不归一
2 如参与，那么当用该训练好的网络即用于预测计算，这时的测试数据肯定是会发生变化的，那新的测试数据是否还得加入网络训练之前的训练样本进行归一化处理；
训练的归一，那么测试的数据当然也要归一
http://forum.vibunion.com/forum/viewthread.php?tid=26499

miniducky · 发表于 2006-9-25 12:15

lnhanwei · 发表于 2009-2-18 17:00

测试数据是不应该参与建模和模型选择的，否则的话,建的模型就是不合科学严谨性!
至于预测数据比建模数据大的话,那就是再好的模型，他的预测效果也是不会好的，因为从统计上说,没有这个峰值,从人工智能上说，你没有教过他，他怎么做!

以上是我的看法

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