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如果输入变量是线性组合的(如在MLP [多层感知器]中一样),那么至少从理论上讲,几乎没有必要对输入进行标准化。原因是通过更改相应的权重和偏差可以有效地撤消输入矢量的任何重新缩放,从而获得与以前完全相同的输出。
但是,出于各种实际原因,标准化输入可以使训练更快并减少陷入局部最优的机率。同样,使用标准输入可以更方便地完成权重衰减和贝叶斯估计。
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如果输入变量是线性组合的(如在MLP [多层感知器]中一样),那么至少从理论上讲,几乎没有必要对输入进行标准化。原因是通过更改相应的权重和偏差可以有效地撤消输入矢量的任何重新缩放,从而获得与以前完全相同的输出。
但是,出于各种实际原因,标准化输入可以使训练更快并减少陷入局部最优的机率。同样,使用标准输入可以更方便地完成权重衰减和贝叶斯估计。