データセットの正規化について質問があります。私たちは学校の課題に取り組んでいます。そこでは、データセットを理解し、新しい例を分類する必要があります。オリジナルの圧縮形式である利用可能なデータセットがいくつかあります。ANNを把握するために、最小のデータセットで作業しようとしました。
データセットは、8列のデータと1列の理想値で構成されています。データ列はすべて浮動小数点値であり、理想的な値は整数です。理想的なフィールドは、ラインがクラスに属している場合は1、そうでない場合は0です。ただし、AnalystNormalizeCSVにnormalize（）を適用すると、理想的なフィールドが2つのフィールドに変換されます。
ここで、単純なフィードフォワードニューラルネットワークを想定します。1つまたは2つの出力ニューロンが必要ですか？
理想的なフィールドの数に1つのニューロンと1つを使用すると、機能しているように見えますが、約60％ハングします。2つの出力ニューロンと1つの理想的なフィールドの数を使用すると、Propagation.iteration（）でArrayOutOfBoundsExceptionが発生します。また、出力ニューロンの数と理想的なフィールドに2を使用すると、機能しますが、再び約60％ハングします。実際には1つの理想的なフィールドがあり、正規化後は2つの理想的なフィールドがあり、したがって2つの出力ニューロンがあるため、真ん中のオプションは正しいようです。
デフォルト
よろしくお願いします、クリス