machine-learning - 数据/特征标准化

Question

我有一组在区间 (-1,1) 内的特征。我正在寻找一个双射函数或一个过程，将数据标准化到一定范围，均值接近 0，方差接近 1。

该函数是双射的，这一点非常重要，因为我需要将特征标准化为具有 tanh 激活函数的中性网络的输入。我的过程是在内存中转换数据，将它们输入网络并将网络结果转换回初始规模。

Answer 1

这种标准化任务在神经网络应用中很常见。最常见的方法是简单地计算数据的平均值和标准差，并将该值存储在训练计划中。因此，您的数据的管道是:

1. 计算输入数据的平均值和sd并将其存储在内存中。
2. 应用归一化变换:normed_data = (data - Mean)/sd。
3. 训练/评估/使用网络。
4. 使用以下方法对数据进行非规范化:original_data = (normed_data * sd) + Mean。

我写了一篇关于数据标准化的较长文章。您可以阅读here .