Python CNN 模型训练中的数据归一化

Question

我正在用 Python 对 CNN 进行模型训练，我有一个问题。我知道数据规范化对于将数据帧中的数据在 0 和 1 之间缩放很重要，但是假设我在数据帧上执行 z 分数标准化垂直（这意味着在每个功能的范围内缩放数据），但是在我部署之后模型并想在现实世界的场景中使用它，我的数据框中只有一行数据（但具有相同数量的特征），我无法再执行规范化，因为每个特征只有一个数据。标准差为 0，z-score 中除以 0 不适用。

我想确认我还需要在现实世界场景中执行数据规范化吗？如果我不需要，结果是否会因为我在模型训练期间进行了归一化而有所不同？

Answer 1

如果您使用的是 scikit-learn 的 StandardScaler。您需要保存缩放器对象并在部署后使用它来转换新数据。