【问题标题】:Feature format for MultilayerPerceptronClassifier (SPARK)MultilayerPerceptronClassifier (SPARK) 的特征格式
【发布时间】:2017-07-29 22:15:58
【问题描述】:

我见过一些样本,其中特征的输入数据只是任何双精度值。

我想知道是否需要将 MultilayerPerceptronClassifier 的输入特征标准化为 [-1,1] 或 [0,1] 范围。

我在 Spark 文档中找不到该信息。 https://spark.apache.org/docs/latest/ml-classification-regression.html#multilayer-perceptron-classifier

也许这是我必须根据结果来决定的事情.. ..那么我可能想使用其中之一:

  • 规范化器
  • 标准缩放器
  • MinMaxScaler
  • MaxAbsScaler
  • 【问题讨论】:

      标签: apache-spark deep-learning feature-selection


      【解决方案1】:

      是的,您应该将它们标准化。这不是特定于任何框架的,而是神经网络的一般良好实践。如果您不对输入和输出进行规范化,您可能会遇到学习问题。

      无论 [0,1 ] 或 [-1,1],两者都同样有效。可能差别不大。

      【讨论】:

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