我必须训练一个模型，该模型可以近似用于将输入（3）映射到单个输出（1）上的功能，并且在隐藏层中激活sigmoid，在输出层中激活tanh。
数据是输入输出对的8行（（（X，Y，Z），SUM）] >>其中X，Y和Z为输入，SUM为输出。
X，Y和Z的值在不同随机数
范围内。现在，我陷入了在标准化和/或标准化之间做出决定的问题。我已经阅读了一些资源，但是找到了参考Clustering and Image Classification的答案。我应该选择什么？我的意思是，如果进行标准化或标准化，应该对整个全局数据（X，Y，Z SUM）进行处理，还是对每个数据进行不同处理。另外，如果我进行标准化，那么最后必须取消标准化。这不是异常吗？
我必须训练一个模型，该模型可以近似用于将输入（3）映射到单个输出（1）的函数，并且在隐藏层中具有S型激活，在输出层中具有tanh。数据为8 ...
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