我的神经网络有很多功能 . 其中一些的值范围在0到1之间 . 其中一些的范围非常大，从0到100 . 我在tensorflow中没有任何权重设置的情况下连接它们并将它们传递给LR层 . 我想问的是，对于分类任务，特征范围本身是否会影响LR层的权重或说话权？也就是说，具有巨大 Value 范围的功能，可以在网络中产生更大的影响力？如果是，我该怎么做才能修改神经网络？谢谢 .
如果您不希望神经网络更重视高值要素，您应该做 Data Normalization.sklearn有你想要的作为现成的函数调用，你可以找它here.
此外，经过无限量训练后的神经网络可以自己理解高 Value 特征是否重要，但这将需要相当长的时间 . 预处理数据以减少培训期限始终是个好主意 .
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如果您不希望神经网络更重视高值要素，您应该做 Data Normalization.
sklearn有你想要的作为现成的函数调用，你可以找它here.
此外，经过无限量训练后的神经网络可以自己理解高 Value 特征是否重要，但这将需要相当长的时间 . 预处理数据以减少培训期限始终是个好主意 .