假设我有一个包含 50 个向量的训练集。我将这个集合分成 5 个集合，每个集合有 10 个向量，然后我缩放每个子集中的向量并对子集进行归一化。然后我用每个子集中的每个向量训练我的 ANN。训练完成后，我将我的测试集分组为每个 10 个向量的子集，缩放每个子集中向量的特征并对每个子集进行归一化，然后将其输入神经网络以尝试对其进行分类。
这是正确的方法吗？缩放和标准化每个子集是否正确，每个子集都有自己的最小值、最大值、平均值和标准差？
假设我有一个包含 50 个向量的训练集。我将这个集合分成 5 个集合，每个集合有 10 个向量，然后我缩放每个子集中的向量并对子集进行归一化。然后我用每个子集中的每个向量训练我的 ANN。训练完成后，我将我的测试集分组为每个 10 个向量的子集，缩放每个子集中向量的特征并对每个子集进行归一化，然后将其输入神经网络以尝试对其进行分类。
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