Как нормализовать данные при прогнозировании?
Личная страница -->xiaosongshine.github.io/
Обратитесь к методу обработки пакетной нормализации (сокращенно BN)
Во время обучения мы решим среднее значение и дисперсию одного и того же пакета данных, а затем выполним операцию нормализации. Но как нам найти среднее значение и дисперсию для предсказания?
Например, когда мы прогнозируем одну выборку, как мы можем найти среднее значение и метод! На самом деле это так: среднее значение и дисперсия, используемые на этапе прогнозирования, фактически получены из обучающей выборки. Например, когда мы обучаем модель, мы записываем среднее значение и дисперсию каждой партии.После завершения обучения мы находим среднее значение и ожидаемую дисперсию всей обучающей выборки как среднее значение и дисперсию нормализованной обработки, когда делаем прогнозы. .
Проще говоря, мы записываем среднее значение и дисперсию каждой обучающей партии и, наконец, вычисляем среднее значение и дисперсию среднего, а затем нормализуем прогнозируемые данные.