Нормализация данных/функций

Question

У меня есть набор функций в интервале (-1,1). Я ищу биективную функцию или процедуру для нормализации данных в определенном диапазоне со средним значением, близким к 0, и дисперсия, близкая к 1.

Очень важно, чтобы функция была биективной, так как мне нужны нормализованные функции как вход для нейтральной сети с функцией активации tanh. Мой процесс состоял бы в том, чтобы преобразовать данные в память, подавать их в сеть и преобразовывать результат сети в исходный масштаб.

Answer 1

Эта задача нормализации довольно обычна при применении нейронных сетей. Наиболее распространенный подход - просто вычислить среднее и стандартное отклонение ваших данных и сохранить эти значения в вашей учебной программе. Таким образом, трубопровод для ваших данных, то:

1. Compute mean и sd ваших входных данных и сохранить его в памяти.
2. Применить нормализующее преобразование: normed_data = (data - mean)/sd.
3. Поезд/оценка/использование сети.
4. Denormalize данные используя: original_data = (normed_data * sd) + mean.

Я написал более длинный пост по нормализации данных. Вы можете прочитать его here.