Нормализация данных - это важный шаг перед обучением нейронной сети, который позволяет улучшить скорость сходимости и качество модели. Нормализация помогает сделать данные более однородными и уменьшить влияние выбросов и шума.
Для нормализации данных необходимо выполнить несколько шагов:
1. Стандартизация данных: одним из наиболее распространенных методов нормализации является стандартизация данных. При стандартизации данные центрируются относительно среднего значения и масштабирующий с использованием стандартного отклонения. Это позволяет привести все признаки к единому масштабу, что улучшает процесс обучения нейронной сети.
2. Мин-Макс нормализация: другой способ нормализации данных - это приведение значений признаков к заданному диапазону, например, от 0 до 1. Для этого каждое значение признака вычитается из минимального значения и делится на разницу между максимальным и минимальным значениями.
3. Логарифмирование: в случае, если данные имеют сильное смещение и не являются нормально распределенными, можно попробовать применить логарифмирование к данным. Этот метод помогает уменьшить разброс значений и сгладить их распределение.
Важно отметить, что нормализация данных зависит от конкретной задачи и формата данных, поэтому необходимо выбирать метод в зависимости от специфики задачи и особенностей данных.
Таким образом, нормализация данных для нейронной сети является важным этапом перед обучением модели, который позволяет улучшить процесс обучения и качество модели, делая данные более однородными и устойчивыми к выбросам.