Neural network 我们是否只需要规范化训练集的输入段？

我想知道，无论是否必须应用于训练集的整个部分（输入和输出或输入段），所需的数据规范化就足够了。

是否应该规范化输出取决于您在神经网络中使用的神经元类型以及您期望的输出类型。找出给定单元格类型的可能输出范围，并检查目标输出是否在此范围内。如果没有，您将需要正常化

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“标准”神经网络使用sigmoid函数，该函数输出一个介于0和1之间的值，因此，如果所需的输出不在该范围内，则需要进行规格化。

是的，你的意思是我尝试并出错，没有确定的规则。@saeedsheikholeslami不是尝试并出错。了解神经网络的理论或检查API的目标输出范围（可能是0-1）。分析所需的输出数据，以确定是否相同。这是我的ann：（输入层是线性的，神经元计数是1）x1（隐藏层是S形的，神经元计数是25（毫无目的，我不知道））x2（输出层是S形的，神经元计数是1）训练集数据只是-10到10之间与幂3函数相关的数字。@saeedsheikholeslami使用sigmoid时，如果所需的输出范围不是布尔值或介于0和1之间，则需要进行规格化。是一种可能有用的资源。