Neural network 使用以下方法之一进行编码规范化

我有一个关于数据集规范化的问题。我们正在做一项学校作业，在作业中我们必须理解数据集并对新的例子进行分类。我们有一些可用的数据集，它们是原始数据集的压缩形式。我们试图使用最小的数据集，只是为了掌握安的数据

数据集由8列数据和一列理想值组成。数据列都是浮点值，理想值是整数。理想的字段是1，如果该行属于该类，则为0。但当对AnalystNormalizeCSV应用normalize（）时，理想字段将转换为两个字段

现在，假设一个简单的前馈神经网络。我需要一个或两个输出神经元吗

当我使用1个神经元和1个理想场的数目时，它似乎是有效的，但挂起在60%左右。当我使用2个输出神经元和1个理想场的数目时，我在Propagation.iteration（）中得到了一个BoundsException数组。当我们用2来表示输出神经元和理想场的数量时，它是有效的，但仍然保持在60%左右。中间的选项似乎是合理的，因为实际上有1个理想场，归一化后有2个理想场，因此有2个输出神经元

默认值

提前感谢,，

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Chris

如果您使用的是“其中一个”规范化，那么您确实需要两个。你有两门课。您可以仅使用一个输出神经元对此进行建模，但这更像是一个回归（预测一个数字）而不是分类（哪个类别）。

谢谢您的回答。我们认为这也是事实。性能问题与不同的参数有关。