我应该如何读取 RMSPROP 产生的值的总和？
How should I read the sum of the values that RMSPROP produces?
我有一个 2D 时间序列数据集，其中任何一天的输出都在 1,000,000 - 2,000,000 之间。当然，我的数据不受限制，因为我可以总结每周值，因此范围增加到超过 10,000,000。
每当我对数据进行归一化时，我都能实现 RMSE = 0.02，但是当我将原始（100 万范围）数据输入算法时，RSME 可以达到 30k - 150k 的误差范围。
为什么在一个版本的 RMSE 输出中我的 "global minima" 是 0.02，而另一个输出范围更高？我一直在用 AdaDelta 进行测试。
RMSE的定义是：
这个值的大小直接取决于预测和实际的大小，所以当你不规范化数据集时，你得到一个更高的 RMSE 值是很正常的。
这就是规范化很重要的原因，因为它可以让我们比较模型和数据集之间的误差指标。
我有一个 2D 时间序列数据集，其中任何一天的输出都在 1,000,000 - 2,000,000 之间。当然，我的数据不受限制，因为我可以总结每周值，因此范围增加到超过 10,000,000。
每当我对数据进行归一化时，我都能实现 RMSE = 0.02，但是当我将原始（100 万范围）数据输入算法时，RSME 可以达到 30k - 150k 的误差范围。
为什么在一个版本的 RMSE 输出中我的 "global minima" 是 0.02，而另一个输出范围更高？我一直在用 AdaDelta 进行测试。
RMSE的定义是：
这个值的大小直接取决于预测和实际的大小，所以当你不规范化数据集时，你得到一个更高的 RMSE 值是很正常的。
这就是规范化很重要的原因，因为它可以让我们比较模型和数据集之间的误差指标。