ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક પર ડેટા નોર્મલાઇઝેશન (Data Normalization) ની અસર

ડેટા નોર્મલાઇઝેશન ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક કેવી રીતે શીખે છે તે બદલી નાખે છે.

જ્યારે તમે ટાઇમ સિરીઝ ફોરકાસ્ટિંગ (time series forecasting) પર કામ કરો છો, ત્યારે તમારા ડેટાના સ્કેલ અલગ-અલગ હોય છે. એક વેરિએબલ 0 થી 1 ની વચ્ચે હોઈ શકે છે. બીજું 100 થી 1000 ની વચ્ચે હોઈ શકે છે. સ્કેલ વચ્ચેનો આ તફાવત તમારા મોડેલ માટે સમસ્યાઓ ઊભી કરે છે.

નોર્મલાઇઝેશન આ સમસ્યાને સુધારે છે. તે તમામ ડેટા પોઈન્ટ્સને સમાન સ્કેલ પર લાવે છે.

તમારે નોર્મલાઇઝેશનની જરૂર શા માટે છે:

  • તે ટ્રેનિંગની ગતિ વધારે છે.
  • તે મોડેલને ઝડપથી પેટર્ન શોધવામાં મદદ કરે છે.
  • તે મોટા આંકડાઓને નાના આંકડાઓ પર પ્રભુત્વ જમાવતા અટકાવે છે.
  • તે તમારી આગાહીની ચોકસાઈ સુધારે છે.

યોગ્ય પદ્ધતિ પસંદ કરવી મહત્વપૂર્ણ છે. તમારે Min-Max scaling અથવા Z-score standardization માંથી કોઈ એક પસંદ કરવું પડશે. તમારા ડેટાના વિતરણ (data distribution) ના આધારે દરેક પદ્ધતિ તમારા મોડેલ પર અલગ રીતે અસર કરે છે.

જો તમે નોર્મલાઇઝેશનને અવગણશો, તો તમારું ન્યુરલ નેટવર્ક કન્વર્જ (converge) થવા માટે સંઘર્ષ કરશે. તમારી ભૂલનો દર (error rates) ઊંચો રહેશે. તમારી આગાહીઓ અવિશ્વસનીય બની જશે.

તમારા મોડેલને ટ્રેન કરતા પહેલા તમારા ડેટાને સ્કેલ કરો.

સ્ત્રોત: https://dev.to/paperium/impact-of-data-normalization-on-deep-neural-network-for-time-series-forecasting-240d

વૈકલ્પિક લર્નિંગ કોમ્યુનિટી: https://t.me/GyaanSetuAi