У меня есть 410 выборок БПФ, которые я собираюсь передать в MLP, чтобы классифицировать данные на две (двоичные) категории. У меня есть нейронная сеть, построенная на Python с использованием PyTorch, и сеть пытается обучаться на этих данных. Однако я получаю точность проверки, достигающую только 70%.
Изменение параметров модели для MLP практически не влияет на конечную точность, что заставляет меня полагать, что проблема заключается в начальной обработке данных, хотя я может ошибаться.
Изучив эту проблему, я понял, что данные необходимо предварительно обработать, чтобы сделать их более управляемыми для обучения, но я не понимаю, как предварительно обрабатывать данные БПФ. . До сих пор я нормализовал данные на основе мин/макс и центрировал их по нулю.
Я просмотрел этот пост здесь, но моя проблема все еще сохраняется.