我的神经网络有许多功能。其中一些的值范围在0到1之间。其中一些的范围非常大,从0到100。我在tensorflow中没有任何权重设置的情况下连接它们并将它们传递给LR层。我想问的是,对于分类任务,特征范围本身是否会影响LR层的权重或说话权?也就是说,具有巨大价值范围的功能,可以在网络中产生更大的影响力?如果是,我该怎么做才能修改神经网络? 感谢。
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如果您不希望神经网络更重视高值要素,则应该执行数据规范化。
sklearn拥有您正在寻找的现成函数调用,您可以查找它here.
此外,经过无限量训练后的神经网络会自行了解高价值特征是否重要,但这需要相当长的时间。预处理数据以减少培训时间始终是个好主意。