[解決済み] なぜ人工ニューラルネットワークの入力を正規化する必要があるのですか？[クローズド］

質問

なぜニューラルネットワークの入力を正規化する必要があるのでしょうか？

例えば入力値が非数値の場合、ある種の変換を行わなければならないことがあるのは理解できますが、数値入力の場合はどうでしょうか？なぜ、数値がある区間でなければならないのでしょうか？

データが正規化されていないとどうなるのですか？

解決方法は？

よくわかる こちら .

MLP（多層パーセプトロン）のように、入力変数が線形に組み合わされる場合、そのようなことはありません。 少なくとも理論的には、入力を標準化する必要はほとんどない。なぜなら なぜなら、入力ベクトルのスケールを変更しても、それを元に戻すには 対応する重みとバイアスを変更することで、全く同じものを得ることができます。 以前と同じ出力が得られます。しかし、現実的には様々な 入力を標準化することで、学習速度が向上し 局所最適に陥る可能性がある。また、重みの減衰やベイズ は、標準化された入力によって、より便利に推定することができます。