Tensorflow 数字范围是否会明显影响神经网络中该特征的权重？

我的神经网络有很多特点。其中一些值的范围在0到1之间。而其中一些有非常大的范围，从0到100万。我在tensorflow中连接它们而不设置任何权重，并将它们传递到LR层。我想问的是，特征本身的范围是否会影响分类任务的LR层的权重或发言权？也就是说，具有巨大价值范围的功能，在网络中会有更大的影响力吗？如果是，我可以做什么来修改神经网络？

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谢谢。

如果你不想让你的神经网络更加重视高值特征，你可能应该做数据规范化。
sklearn具有您想要的现成函数调用，您可以查找它

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此外，经过无限量的训练后，神经网络将自行理解高值特征是否重要，但这将花费很长时间。对数据进行预处理以缩短训练周期始终是一个好主意。

如果您不想让神经网络对高值特征赋予更大的重要性，您可能应该进行数据规范化。
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此外，经过无限量的训练后，神经网络将自行理解高值特征是否重要，但这将花费很长时间。对数据进行预处理以缩短培训周期始终是一个好主意