小白有问题 2021-07-01 21:07 采纳率: 100%
浏览 414
已采纳

BP神经网络对新数据进行预测

对训练集数据进行归一化标准化后训练并得到成熟的神经网络,在神经网络对新的数据进行预测时,如何对新数据进行归一化标准化处理?是把新数据加入到原始训练集中进行归一化吗?

  • 写回答

1条回答 默认 最新

  • 影醉阏轩窗 2021-07-02 10:03
    关注
    1. 训练数据集默认代表所有数据集的分布(采样原则),所以训练集如何归一化,那么预测就如何操作。
    2. 如果训练集分布不能代表所有数据集分布,需要进行定向数据增强或者增加训练集样本。
      1)常规的分类,直接减均值除以方差,这里均值和方差直接用到前向计算即可。
      2)常规的检测,需要进行padding操作,后处理之后需要映射到原图
      3)关键点估计,你这BP应该不是
    本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?
    评论

报告相同问题?

悬赏问题

  • ¥15 C++ /QT 内存权限的判断函数列举
  • ¥15 深度学习GFnet理解问题
  • ¥15 单细胞小提琴堆叠图代码
  • ¥80 LS dyna mpp并行报错
  • ¥50 升级strust2版本到2.3.15.1后使用ognl3.0.6.jar windows环境中没有问题,但部署到linux环境报错
  • ¥15 vue页面,node封装接口
  • ¥15 求TMS320F280039C工程模板!
  • ¥15 delphi+fastreport实现分组补空打印问题
  • ¥15 使用python把两台mysql数据库服务器数据导出和导入
  • ¥15 NodeBB论坛配置Apache Solr中文搜索引擎的详细教程