神经网络训练过程可视化,神经网络训练结果分析

在模式识别、人工神经网络方法中，为什么要进行数据预处理呢？

1.原数据可能数据量很大，维数很，计算机处理起来时间复杂度很高，预处理可以降低数据维度。2.数据的很多特性非常影响神经网络等分类模型的效果。

比如数据值得分布不在一个尺度上，当地气温值与当地月工资显然不在一个数量级上，这时，需要数据规范化，把这两个特征的数据都规范到0到1，这样使得它们对模型的影响具有同样的尺度。

3.当然，数据预处理还有很多，比如中心化，去噪，降维，平滑，变换等等，各有各的目的，总之都是为了最终分类器的效果服务，由于原数据可能含有大量的噪声，去除噪声是有必要的。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

在模式识别，人工神经网络方法中，为什么要进行数据预处理

文案狗。

可以降低数据大小，通过归约，可以建立好的样本集，因为脏数据的存在，需要预处理单位不一致，比如，身高1.7米，体重120斤，那么1.7和120不在一个数量级上，导致1.7的权重被淹没有时候需要降维，降低运算量，有时需要升维，达到线性可分，这些都是预处理的方面。

神经网络中对输入数据的预处理包括哪些步骤方法？最好能说得详细些&#