标签: input neural-network normalization recurrent-neural-network
我正在训练门控循环网进行股价预测。在测试不同的输入类型时,我误将规范化并获得了更好的结果。我使用数据归一化在3分钟的时间范围内进行价格变化,而不是5分钟(经过训练)。因此数据缩放超出范围<0; 1>, 并且比正确归一化的效果更好。
我的输入是在〜<-3; 3>范围内的每毫值,但大多数输入非常小,在〜<-0.02; 0.02>范围内