Всем привет, еще есть вопрос по нейросетям. Важная штука при подготовке сети к обучению, это нормализация входных данных, так вот в литературе я не нашел веских замечаний о пользе того или иного вида нормализации. Но как показывает практика, экспотенциальная нормализация дает гораздо меншую ошибку на тестовом и обучаещемся множестве. Какой оптимальный параметр А, для экспотенциальной нормализации, если этот параметр динмически меняется то как его расчитать. И величина крутизны сигмоиды тоже меня интересует, там где оптимум?
