tensorflow keras numpy 数据 规范化、标准化、归一化

numpy 数据 规范化、归一化

import numpy as np
import tensorflow as tf

标准化

mean = np.mean(train_data, axis=0)  # 均值
train_data -= mean  # 训练集
test_data -= mean  # 测试集
std = np.std(train_data, axis=0) # 标准差
train_data /= std  # 训练集
test_data /= std  # 测试集

反标准化

predict_data *= std  # 预测集
predict_data += std  # 预测集

损失函数

标准化后，所有值都在-1到1之间，不推荐使用均方差损失。平方会把损失值拉的过小。建议使用下面的损失函数。

loss=tf.keras.losses.MeanAbsolutePercentageError()