我想使用以下输入通过LSTM预测温度：
温度， 压力， 风速
我的输出是：
温度
规范化输入数据的最佳方法是什么？ 我应该最小化所有3个输入的最大值吗？这也意味着归一化输出因温度的最小值和最大值与风速和压力不在同一范围而不同。
或者我应该最小化所有输入的最大值？
答案 0 :(得分：0)
每个输入分别为零均值，单位范数和输出相同。 正常化的影响及其重要性在现在着名的Efficient Backpropagation的第4.3节中论证。
答案 1 :(得分：0)
你应该单独完成所有这一切，这很重要，因为一个变量的范围或分布可以最小化另一个变量的梯度，如果它变得更大。
我还建议使用sklearn，因为它允许您使用相同的参数转换训练集，测试集和验证集。
本回答提供了一个工作实例。
Keras: Using Predict with a Model Trained with Normalized Data?