Я пытаюсь построить простую однослойную нейронную сеть LSTM с использованием keras, у которой есть Dense() выходной слой с одним нейроном (используется для регрессии).
Я знаю, что данные обучения, когда я fit() модель, нужно масштабировать. Многие онлайн-примеры изменяют масштаб как на входе, так и на выходе в диапазоне [0,1], другие - в диапазоне [-1,1].
Как правильно масштабировать входные и выходные данные для простой задачи регрессии, подобной моей, и почему? Я знаю, что это связано с используемыми функциями активации, например. сигмоид выводит значения в пределах [0,1].
Я видел, что вы можете выбрать функцию активации и периодическую активацию. Как функции активации реализованы в контексте LSTM() в keras (например, входной вентиль имеет «сигмоид»)?
Спасибо!
