数据超出比例

Question

想象一下，您想要训练一个用于预测/转换数据的深度学习模型，并拥有一个具有端点 0 和 1000 的训练数据集。现在，想象一下接收一个具有端点 0 和 2000 的新数据集。如果我像以前一样对其进行缩放，则我的新缩放data 具有端点 0 和 2，但我没有针对这些端点训练我的模型。在这种情况下，我该如何表现呢？您有关于深度学习模型数据预处理的推荐书籍吗？

Answer 1

您可以使用 归一化 而不是将列/特征除以 1000 或 2000。如果您使用归一化，这两个特征可以具有相同的比例（从 0 到 1）。