Question

在规范化神经网络的输入数据后，如何返回原始数据比例。使用标准偏差法进行标准化。但问题已经讨论过，它属于为每个神经网络输入返回相同的值。我已按照建议和规范化数据。是否有非常明显的方法来获得非标准化数据的充分（彼此不同）预测？

但是，标准化输入表明相对可接受的输出结果（预测）。但它似乎导致过度拟合。那么，如何避免过度拟合？

Answer 1

如果您还使用以下方法标准化了目标：

     y - mean(y)
y' = -----------
      stdev(y)

然后你只需解决上面的y：

y = y' * stdev(y) + mean(y)

用您的神经网络预测的内容替换y。

对于分类，您不应该对目标进行标准化。对于回归，你应该。

您的问题尚不清楚目前形式的过度拟合部分。