建立BP神经网络时总是用maxmin()函数有什么作用

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查看11 | 回复1 | 2012-4-20 12:49:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
用于求得样本的边界,进而进行样本的归一化.当样本的绝对值差距过大的时候,例如最小的样本值是0.01,最大的样本值是100,就会严重的影响神经网络的训练精度.因为大样本值的样本在训练中对权值的影响极大,而小样本值的样本影响极小,但是实际上,它们的影响应该相同,就造成了模型偏离实际的问题.归一化解决的问题就是通过一个可逆变换,把样本全部映射到一个不太大的区间,例如(-1,+1)或者(0,1)从而最大限度的避免上述问题....
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