sparse-matrix - スパース データを使用した特徴のスケーリング/正規化

Question

教師あり回帰問題を解決するために、まばらな入力データを使用してニューラル ネットワークをトレーニングする際に問題が発生しています。入力データに対して平均の正規化 (平均を減算してから標準偏差を除算) を実行すると、多くの NaN 値が得られます。誰かがこの種の問題を扱った経験があるかどうか疑問に思っています。まばらな入力データをスケーリングする正しい方法は何ですか?

ありがとうジョー

Answer 1

データが非常にまばらであるため、標準偏差がゼロになることがあります。

それをテストし、そうであれば、入力をそれで除算しないでください (その場合、stdev の正規化は必要ありません)。