Отличие между входными и выходными переменными

В заключении данного раздела отметим одно существенное отличие способов кодирования входных и выходных переменных, вытекающее из определения градиента ошибки: . А именно, входы участвуют в обучении непосредственно, тогда как выходы - лишь опосредованно - через ошибку верхнего слоя. Поэтому при кодировании категорий в качестве выходных нейронов можно использовать как логистическую функцию активации , определенную на отрезке , так и ее антисимметричный аналог для отрезка , например: . При этом кодировка выходных переменных из обучающей выборки будет либо , либо . Выбор того или иного варианта никак не скажется на обучении.

В случае с входными переменными дело обстоит по-другому: обучение весов нижнего слоя сети определяется непосредственно значениями входов: на них умножаются невязки, зависящие от выходов. Между тем, если с точки зрения операции умножения значения равноправны, между 0 и 1 имеется существенная асимметрия: нулевые значения не дают никакого вклада в градиент ошибки. Таким образом, выбор схемы кодирования входов влияет на процесс обучения. В силу логической равноправности обоих значений входов, более предпочтительной выглядит симметричная кодировка: , сохраняющая это равноправие в процессе обучения.

Нормировка и предобработка данных

Как входами, так и выходами нейросети могут быть совершенно разнородные величины. Очевидно, что результаты нейросетевого моделирования не должны зависеть от единиц измерения этих величин. А именно, чтобы сеть трактовала их значения единообразно, все входные и выходные величины должны быть приведены к единому - единичному - масштабу. Кроме того, для повышения скорости и качества обучения полезно провести дополнительную предобработку данных, выравнивающую распределение значений еще до этапа обучения.