Можно ли нормализовать подмножества обучающих данных для нейронной сети?
Скажем, у меня есть тренировочный набор с 50 векторами. Я делю этот набор на 5 наборов, каждый с 10 векторами, а затем масштабирую векторы в каждом подмножестве и нормализую подмножества. Затем я тренирую свой ANN с каждым вектором из каждого подмножества. После завершения обучения я группирую свой тестовый набор в подмножества по 10 векторов в каждом, масштабирую характеристики векторов в каждом подмножестве и нормализую каждое подмножество, а затем подаю его в нейронную сеть, чтобы попытаться классифицировать его.
Это правильный подход? Правильно ли масштабировать и нормализовать каждое подмножество, каждое со своим собственным минимумом, максимумом, средним и стандартным отклонением?