我有一个关于数据集标准化的问题。我们正在完成一项学校作业，我们必须在其中理解数据集并对新示例进行分类。我们有一些可用的数据集，它们是原始数据的压缩形式。我们尝试使用最小的数据集，只是为了掌握 ANN。
数据集由 8 列数据和 1 列理想值组成。数据列都是浮点值，理想值是整数。如果该行属于该类，则理想字段为 1，否则为 0。但是在 AnalystNormalizeCSV 上应用 normalize() 时，理想字段被转换为两个字段。
现在，假设一个简单的前馈神经网络。我需要一两个输出神经元吗？
当我使用 1 个神经元和 1 个神经元作为理想场的数量时，它似乎可以工作，但仍保持在 60% 左右。当我使用 2 个输出神经元和 1 个作为理想场数时，我在 Propagation.iteration() 中得到一个 ArrayOutOfBoundsException。当我们使用 2 表示输出神经元和理想场的数量时，它可以工作，但再次卡在 60% 左右。中间选项似乎很合理，因为实际上有 1 个理想场，归一化后有 2 个理想场，因此有 2 个输出神经元。
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提前致谢，
克里斯
最佳答案
如果您使用“其中之一”规范化，那么您确实需要两个。你有两个类(class)。您可以仅使用一个输出神经元对其进行建模，但它更像是一种回归(预测一个数字)而不是分类(哪个类别)。
关于neural-network - 使用其中之一进行编码归一化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/15499113/