我的训练数据没有标准化，包含-2000到2000之间的数字。 如果我对训练数据的输入为300，我会将其标准化：
1 / 300 = 0,0033~
所以它的范围是-1 - 1.
问题是标准化值之间的差异会太小。
1 / 300 = 0,00333~
1 / 299 = 0,00334~
它需要神经网络才能获得极高的精确度。 我使用基于梯度的反向传播算法，而tanh是激活功能。神经网络需要太长时间才能获得精确度。
我应该使用什么样的学习方法，或者如何改善我目前的神经网络以完成这项任务？ 谢谢！
答案 0 :(得分：0)
您可以对前几个图层使用ReLU（线性激活）激活功能，并对输出图层执行tanh激活。
Input (-ReLU-> Hidden L.)*n -tanh-> Output