Функция scalling/normalization с разреженными данными

Question

У меня возникла проблема с обучением нейронной сети с разреженными входными данными для решения проблемы регрессионного контроля. Когда я выполняю среднюю нормировку (вычесть среднее значение, а затем деление стандартного отклонения) на входные данные, я получаю много значений NaN. Мне интересно, есть ли у кого-нибудь опыт решения этой проблемы. Каков правильный способ масштабирования разреженных входных данных?

благодаря Джо

Answer 1

Похоже, что ваши данные настолько скудны, что стандартное отклонение от времени ноль.

Протестируйте это, и если да, не делите его на него (stdev нормализация в этом случае не требуется).