BP神经网络，未归一化处理的输出，预测值不用反归一吧？ 10
输入：定性（0或1），等级（1.2.3），共10个自变量。输出：是与否（0或1），1个输出拟用matlab建立BP神经网络进行预测现采用自己编程的方式将输入中的等级资料归...
输入：定性（0或1），等级（1.2.3），共10个自变量。
输出：是与否（0或1），1个输出
拟用matlab建立BP神经网络进行预测
现采用自己编程的方式将输入中的等级资料归一到【0,1】，输出已经是[0.1]，所以未对输出进行归一，用归一的输入和未归一的输出建立神经网络预测模拟。
请问： 在整个过程中，输出至始至终均未归一处理，那么我的预测输出是不就不用进行反归一了呢？（因为预测效果太好了，所以跟大家交流下）。
谢谢~~~~~~~~~~~ 展开
输出：是与否（0或1），1个输出
拟用matlab建立BP神经网络进行预测
现采用自己编程的方式将输入中的等级资料归一到【0,1】，输出已经是[0.1]，所以未对输出进行归一，用归一的输入和未归一的输出建立神经网络预测模拟。
请问： 在整个过程中，输出至始至终均未归一处理，那么我的预测输出是不就不用进行反归一了呢？（因为预测效果太好了，所以跟大家交流下）。
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3个回答
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不用反归一的~一般要是输出在【0,1】内就不用归一，当热也就不用反归一了，神经网络里的归一是为了适应它的内部函数，如果数据本来就是【0,1】内的，它的内部函数就是可以正常使用的，所以不用归一化处理，自然不用在预测后进行反归一。
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希卓
2024-10-17 广告
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