Question

BP神经网络预测的输出怎么逆归一化?

不用matlab，用java实现BP神经网络预测，对训练集以及测试集的输入层，以及训练集的实际值进行了归一化处理，用的公式是（X-Xmin)/(Xmax-Xmin)，但是现在的问题是，我想知道如何对测试集的预测结果进行反归一化处理，因为无法得知预测的最大值和最小值，如何实现反归一化操作？？？？？？

Answer 1

例如你的输入格式是b=(a-amin)/(amax-amin);则反归一化需要知道amax和amin是多少，用一个语句可求：a=b*(amax-amin)+amin。其中amax和amin都是归一化之前的最大或最小值。

追问

对于训练集来说，我是知道输出的amax和amin的，但是对于测试集，我是不知道输出的amax和amin，因为测试集的输出就是要预测的东西，这样就难以反归一化的？

Answer 2

我只能用训练集归一化之前的Xmax和Xmin近似处理，即便是用keras自带的MinMaxScaler原理也是这样