如何将负元素和正元素作为第一层的输入来训练卷积神经网络？
如何将负元素和正元素作为第一层的输入来训练卷积神经网络？
提问于 2018-11-21 11:00:00
我只是好奇为什么我必须在测试集上缩放测试集，而不是在训练集上，当我在例如CNN上训练模型时？！还是我错了？我仍然需要在训练集上对其进行扩展。另外，我可以在CNN中训练一个包含正负元素的数据集作为网络的第一个输入吗？任何有参考价值的答案都将非常感谢。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-11-21 20:38:16
如果使用缩放和归一化，测试集应该使用在训练期间使用的相同参数。与此相关的一个好答案是：https://datascience.stackexchange.com/questions/27615/should-we-apply-normalization-to-test-data-as-well
此外，一些模型倾向于需要规范化，而其他模型则不需要。神经网络架构通常是健壮的，可能不需要标准化。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/53404679
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