我对数据集的规范化有疑问。我们正在做一项学校作业，我们必须在其中理解数据集并对新示例进行分类。我们有一些可用的数据集，它们是原始数据的压缩形式。我们尝试使用最小的数据集，只是为了掌握 ANN。
该数据集由 8 列数据和 1 列用于理想值组成。数据列都是浮点值，理想值是整数。如果该行属于该类，则理想字段为 1，否则为 0。但是在AnalystNormalizeCSV上应用normalize()时，理想字段将转换为两个字段。
现在，假设一个简单的前馈神经网络。我需要一两个输出神经元吗？
当我使用 1 个神经元和 1 个作为理想场的数量时，它似乎有效，但在 60% 左右徘徊。当我使用 2 个输出神经元和 1 个作为理想场的数量时，我在 Propagation.iteration() 中得到一个 ArrayOutOfBoundsException。当我们使用 2 作为输出神经元和理想场的数量时，它可以工作，但又会停留在 60% 左右。中间选项似乎是理智的，因为实际上有 1 个理想场，标准化后有 2 个理想场，因此有 2 个输出神经元。
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在此先感谢，克里斯