在NN属性中使用混合范围是否正确？一些[0,1]和一些[-1,1]

Question

这是我的第一个ANN项目，我正在努力了解我是否正确处理数据规范化。

我有以下类型的属性 *二进制 *数字（可以是负数和正数） *数字（可能只是正数）

1. 某些属性是否会在[-1,1]范围内传播，有些属性在[0,1]
范围内传播是否正确
2. 有没有办法将正数据转换为[-1,1]范围内的点差？
3. 有意义的剂量？

Answer 1

1. 只要你一贯地做到这一点，它就不一定是“坏”。但是，您必须查找神经网络所采用的值 - 如果您的网络接受[-1, 1]作为输入，那么建议您使用所有这些范围。您是否有理由使用不同的范围？

2. 当然有！ Check out this answer

3. 在规范化之前，神经网络不需要知道数字是正数还是负数。只要你一致地对每个输入进行标准化，那么它就不会成为问题。

评论后编辑：

您应该首先确定您的神经网络库是否接受 [-1, 1]。

若是：

• 保持[0,1]
范围内的距离
• 在[-1,1]
范围内保留正常（负数）

如果没有：

• 保持距离和所有其他值的范围[0,1]

我将如何做到这一点。但是，您可以通过反复试验来测试自己最有效的方法。