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lnt8804

木虫 (小有名气)

[求助] MATLAB 输入输出数据归一化问题

matlab里对数据进行归一化,一般是为了让收敛速度快一点。我要用matlab神经网络工具箱对数据进行处理,输入变量有六个,输出有一个,输入的取值范围从0到几千不等,每个因子之间都不相关,输出是我人为赋得属性值,分别是0和1.希望生成的结果是介于0与1之间的数据(输入样本数据是6*1650,输出是1*1650)。之前我是将每一个因子进行标准化,然后在输入matlab,但结果非常不理想,拟合效果不是很好(均方差只能在0.1-0.2之间徘徊)。现在尝试将输入和输出都进行归一化处理,然后收敛速度和拟合效果都很好(均方差可以达到0.001),请问这样的结果是因为归一化产生的么?
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我思,故我在。
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threight

木虫 (著名写手)

应是

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
万丈红尘三杯酒,千秋大业一壶茶
2楼2013-04-05 18:36:26
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lnt8804

木虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by threight at 2013-04-05 18:36:26
应是

额,可是我想要的输出结果应该是0到1之间的数据啊,输出对应的输入无论是什么范围内的,我都应该是0到1之间的值的,那现在我把这些数据都归一化了,只是保证了收敛速度,那预测精度又该怎么确定呢?
我思,故我在。
3楼2013-04-05 20:22:52
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nono2009

超级版主 (文学泰斗)

No gains, no pains.

优秀区长优秀区长优秀区长优秀区长优秀版主

【答案】应助回帖


感谢参与,应助指数 +1
xiegangmai: 金币+1, 专家考核, 谢谢参与! 2013-04-05 21:22:10
楼主的例子是归一化造成的,这并不是真实的误差,看看反归一化后的结果如何。
4楼2013-04-05 21:04:36
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lnt8804

木虫 (小有名气)

引用回帖:
4楼: Originally posted by nono2009 at 2013-04-05 21:04:36
楼主的例子是归一化造成的,这并不是真实的误差,看看反归一化后的结果如何。

好的,谢谢。
我思,故我在。
5楼2013-04-06 22:12:49
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恩斯特

金虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
xiegangmai: 金币+2, 鼓励讨论交流! 2013-04-07 23:18:41
lnt8804: 金币+5, 有帮助 2013-04-08 08:58:57
我记得我老板当初教我弄人工神经网络的时候也说过,输入层或者输出层数据之间的差异太大的话建议先进行一个归一化处理后再做后面的工作,原因我不太记得了,个人认为是差异大所导致,但预测结果需要反归一化后和原数据进行mse
6楼2013-04-07 14:54:59
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