p.94 정규화 수행

[devGichanLee]

데이터 정규화를 위해서 속성별로 각각 평균과 표준편차를 구한 후 정규화해야하는데 책에서 제시하는 코드 x_mean = train_X.mean() x_std = train_X.std() 는 ndarray에 포함된 모든 값을 더해 평균을 냅니다. ex)

x_mean 69.79277358530084

axis=0을 인자로 주어 열(속성) 별로 각각의 평균과 표준편차를 구해 속성별로 정규화하는 것이 맞지 않나요?

• 그리고 타겟인 Y는 정규화해야하는 이유가 뭔가요?

[greentec]

안녕하세요. 말씀주신대로 axis=0이 빠져있는 것은 오류가 맞습니다. 구글 코랩 코드와 깃허브에서 수정하도록 하겠습니다. 그리고 타겟인 Y를 정규화하는 이유는 학습을 원활하게 하기 위해서입니다. 사이킷 런 등에서 머신러닝으로 회귀분석을 할 때는 Y를 정규화하지 않지만 딥러닝에서는 네트워크에 너무 큰 값을 계산하도록 하면 그라디언트 폭발(gradient explosion)이 일어날 수 있기 때문에 Y를 정규화하도록 했습니다. 감사합니다.

[greentec]

• [x] colab 코드 수정
• [x] github 코드 수정

[devGichanLee]

이미 close 되었지만 axis=0로 수행하면 그 뒤의 train/validation, pred/test plot 등이 전부 달라집니다. 참고하시길 바라겠습니다. 감사합니다.

[greentec]

꼼꼼하게 챙겨주셔서 감사드립니다. 2쇄에 들어가는 코드의 그림과 2쇄의 책에 들어갈 그림도 수정하도록 하겠습니다.

[greentec]

• [x] colab 그림 수정
• [x] github 그림 수정
• [x] 2쇄 PDF 그림 수정